鋰電池BMS的發展現狀分解

鋰電池BMS的發展現狀

BMS的緊要處理辦法是安全，安全要:

1)過充保護，即當電壓超過標準時，應及時終止充電。

2)過放電保護，即當組內任何單體的電壓低于過放電閾值時，終止放電。

3)過流、短路保護，緊要功能是當放電電流過大或因意外原由造成短路時，輸出可自動封閉，進入自鎖狀態。

目前，這些基本的保護功能可以通過專業的鋰電池保護芯片來實現，如TI、lint等專業的鋰電池保護IC，均衡是電池管理的核心問題。依據能量解決方式，均衡化的詳盡實現辦法可分為耗散型和非耗散型。耗散均衡是通過消耗電池兩端并聯的并聯電阻上多余的能量來實現的。該辦法實現簡單，成本低，但存在熱管理問題。非耗散均衡是指電池包中各單元之間的能量傳遞達到平衡。這種均衡辦法具有多種電路拓撲結構，但往往存在電路復雜、均衡效率低、均衡速度慢等問題，限制了其在電動車、儲能等大容量范疇的使用。

由于結構和模型的復雜性，鋰電池SOC特性受到充放電比、溫度、充放電次數等諸多不確定因素的影響。因此，要怎么樣依據可測量的參數對SOC進行準確的估計是急切要處理的問題

處理這個問題。目前常用的SOC估計辦法有放電法、電流表積分法、開路電壓法和卡爾曼濾波法。放電實驗的辦法是將蓄電池的放電恒電流，統計出電量，直到其終端電壓達到放電截止電壓。該辦法可靠，適用于不同類型的電池。然而，緊要的缺點是探測過程很長，無法在線實時估計。因此，這種辦法通常用來確定電池模型的參數。安培小時積分法通過計算電池在一段時間內充放電時進出的容量來計算SOC。在計算荷電狀態值后，依據環境溫度和充放電比對荷電狀態進行補償。該辦法存在積分累積誤差和初值預測問題。開路電壓法利用開路電壓與SOC之間的曲線對應關系來估計SOC。然而，為了測量開路電壓，要消除電池的自恢復效應，這要很長的時間。因此，開路電壓法不能實時估計SOC，但可以為其他算法供應SOC的初始值。卡爾曼濾波是用遞歸迭代法求解離散方程濾波問題的一種辦法。因此,我們可以使用電池的最后狀態參數來估計當前時刻的工作狀態,包括電池電流、工作溫度等參數作為系統的輸入,SOC狀態參數,電池電壓作為輸出,并利用卡爾曼濾波器估計鋰電池SOC。目前，卡爾曼濾波仍處于理論仿真階段，對其實際使用的報道較少。目前，BMS系統緊要采用模擬/數字溫度傳感器對溫度進行監控，在成本有限的情況下可以使用熱敏電阻。

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