锂电池相比传统的铅酸电池，具有更长的使用寿命、更轻的质量、更环保以及更大的能量密度等优势。在新国标的推动下，锂电池在两轮电动车中的使用比例将会增加。然而，由于锂电池具有高能量密度和内部化学物质活性强的特点，在过充、过放等非正常使用情况下，电池可能会损坏，甚至在极端情况下引发起火或起爆。因此，锂电池需要配备一套监控系统，实时监测电压、电流等参数，并在超出预设阈值时立即切断电池主回路。BMS电池智能管理解决方案，通过整合智能终端、电池保护板和电池管理平台，构建了新一代智能电池管理系统。如果是对基本功能的要求较高，且成本预算较为有限，BMS硬件保护板是一个不错的选择。无人机BMS保护芯片
入局BMS制造的厂商分为几类：一类是动力电池BMS中具主导能力的终端用户-车厂，事实上国外BMS制造实力较强的也就是车厂，如通用、特斯拉等；国内有比亚迪、华霆动力等。第二类是电池厂，包含电芯厂商与做pack的厂商，如三星、宁德时代、欣旺达、德赛电池、拓邦股份、等；第三类专业的BMS制造商，此类厂商有多年的电力电子技术积累，有高校背景或相关企业背景的研发团队，如亿能电子、杭州高特电子、协能科技、等企业。目前看来储能电池的终端用户没有加入BMS研发与制造的需求与具体行动，可以认为储能电池BMS行业缺乏一个占据了重要优势的参与者，给电池厂以及专注做储能BMS的厂商留下了巨大的发展空间。储能市场一旦确立，将给予电池厂与专业BMS生产厂商以非常大的发挥空间。在未来专业电动汽车的BMS生产厂商也极有可能成为大规模储能项目使用的BMS供应商的重要组成部分。共享换电柜BMS测试均衡是BMS锂电池保护板中非常重要的一个环节。
造成锂电池活性物质不可逆消耗的主要因素有：1）正极材料的溶解：正极材料的溶解造成正极活性物质减少，溶解的正极材料游离到负极时会造成负极界面膜的不稳定，被破坏的界面膜再形成时会消耗锂离子，造成锂离子的减少。2）正极材料的相变化：锂离子在电极间正常脱嵌时，总会伴随着宿主结构摩尔体积的变化，结构不可逆转变，影响颗粒与电极间的电化学接触，造成容量衰减。3）电解液的分解：在锂离子电池充电过程中，电解液对含碳电极具有不稳定性，会发生还原反应。电解液还原消耗了电解质及其溶剂，对电池容量及循环寿命产生不良影响。4）过充电：电池在过充电时，不仅会造成负极形成锂沉淀、电解液氧化和正极氧的损失，消耗活性物质导致容量不可逆损失，还会有安全隐患。5）界面膜的形成：界面膜（SEI膜）的形成会消耗锂离子，一般发生在起初的几次充放电时。6）集流体的腐烛：锂离子电池中的集流体材料常用铝和铜，两者的腐蚀会在表面形成膜，电池内阻增大，放电效率下降，从而造成电池寿命衰减。
在储能管理系统中，BMS（电池管理系统，BatteryManagementSystem）对电池的基本参数进行测量，包括电压、电流、温度等，同时根据系统中的控制策略，控制电池的电压及电流，同时根据电池的温度做出不同的策略调整，防止电池出现过充电和过放电，延长电池的使用寿命。除了监控电池的基本信息以外，BMS还需要根据采集到电池的相关信息，根据系统的算法，计算分析电池的SOC（电池剩余容量）和SOH（电池健康状态），评估当前系统的剩余电量、使用寿命以及剩余使用寿命预测，对存在异常的电池及时管理（切断、限流等）并上报至系统，保证电池的安全性及可靠性；在工商业储能领域，BMS不仅可以确保设备的稳定运行，还可以在电力需求高峰时提供额外的电力，帮助企业节省成本。储能BMS均衡技术是指电池管理系统BMS中用于维护电池组中各个单体电池电量一致性的技术。
电池保护系统中的SOP管理。SOP(StateofPower)表示当前电池能够充电或者放电的阈值功率，它的精确估算可以较大限度地提高电池的利用率。比如在加速时，可以供应阈值的功率而不伤害电池；在刹车时，可以尽量多地回收能量而不伤害电池，这样可以保证车辆在行驶过程中不会因为欠压或者过流而失去动力。精确的SOP估算非常重要，例如一组均衡较好的电池包，在处于高电量的状态时，彼此间SOC相差很小（一般小于2%）；但当SOC很低时，可能会出现某节电芯电压急速下降的情况。为了保证每一节电芯电压始终不低于过放电压，SOP必须精确地估算出下一时刻该电芯能够输出的阈值输出功率，以限制对电池的使用从而保护电池。同理，动能回收需要计算好的SOP保证电压比较高的某节电芯不会进入过充保护，也不能进入过流保护。BMS保护板的被动均衡就是将单体电池中容量较多的个体消耗掉，实现整体的均衡。充电柜BMS厂家价格
BMS实时采集、处理、存储电池模组运行过程中的重要信息,与外部设备交换信息。无人机BMS保护芯片
基于模型的方法估算电池SOC，包括电化学阻抗频谱法(EIS)和等效电路模型(ECM)，通过模拟电池的电化学反应和电气行为来进行深入的SOC分析。这些方法可评估内阻、容量和其他关键参数，从而多方面了解各种运行条件下的SOC。卡尔曼滤波是另一种流行的基于模型的技术，它能整合来自多个传感器的数据，即使在动态环境中也能精确估算SOC。然而，卡尔曼滤波法的准确性容易受到传感器漂移、极端温度变化和电池行为变化等外部因素的影响。大多数电动汽车使用不同的技术组合来准确测量SOC。库仑计数和OCV快速获得基本数据，而EIS、ECM和卡尔曼滤波则提供更详细和更精确的信息。除此之外，神经网络，人工智能的应用也在不断的提高SOC的准确性。无人机BMS保护芯片
