锂离子电池BMS的发展现状

BMS的重要解决方法是安全，安全要:

1)过充保护，即当电压超过标准时，应及时终止充电。

2)过放电保护，即当组内任何单体的电压低于过放电阈值时，终止放电。

3)过流、短路保护，重要功能是当放电电流过大或因意外原因造成短路时，输出可自动关闭，进入自锁状态。

目前，这些基本的保护功能可以通过专业的锂离子电池保护芯片来实现，如TI、lint等专业的锂离子电池保护IC，均衡是电池管理的核心问题。根据能量处理方式，均衡化的具体实现方法可分为耗散型和非耗散型。耗散均衡是通过消耗电池两端并联的并联电阻上多余的能量来实现的。该方法实现简单，成本低，但存在热管理问题。非耗散均衡是指电池组中各单元之间的能量传递达到平衡。这种均衡方法具有多种电路拓扑结构，但往往存在电路复杂、均衡效率低、均衡速度慢等问题，限制了其在电动汽车、储能等大容量领域的应用。

由于结构和模型的复杂性，锂离子电池SOC特性受到充放电比、温度、充放电次数等诸多不确定因素的影响。因此，如何根据可测量的参数对SOC进行准确的估计是迫切要解决的问题

解决这个问题。目前常用的SOC估计方法有放电法、电流表积分法、开路电压法和卡尔曼滤波法。放电试验的方法是将蓄电池的放电恒电流，统计出电量，直到其终端电压达到放电截止电压。该方法可靠，适用于不同类型的电池。然而，重要的缺点是测试过程很长，无法在线实时估计。因此，这种方法通常用来确定电池模型的参数。安培小时积分法通过计算电池在一段时间内充放电时进出的容量来计算SOC。在计算荷电状态值后，根据环境温度和充放电比对荷电状态进行补偿。该方法存在积分累积误差和初值预测问题。开路电压法利用开路电压与SOC之间的曲线对应关系来估计SOC。然而，为了测量开路电压，要消除电池的自恢复效应，这要很长的时间。因此，开路电压法不能实时估计SOC，但可以为其他算法供应SOC的初始值。卡尔曼滤波是用递归迭代法求解离散方程滤波问题的一种方法。因此,我们可以使用电池的最后状态参数来估计当前时刻的工作状态,包括电池电流、工作温度等参数作为系统的输入,SOC状态参数,电池电压作为输出,并利用卡尔曼滤波器估计锂离子电池SOC。目前，卡尔曼滤波仍处于理论仿真阶段，对其实际应用的报道较少。目前，BMS系统重要采用模拟/数字温度传感器对温度进行监控，在成本有限的情况下可以使用热敏电阻。