锂电池BMS云平台设计

时间:2024年09月01日 来源:

    SOC的重要性是防止电池损坏:通过将SOC保持在20%至80%之间,电动汽车BMS可防止电池过度磨损,延长SOH、容量和运行寿命。BMS还依靠准确的SOC读数来降低电池单元因完全充电和深度放电而受损的风险。性能优化:电动汽车电池在特定的SOC范围内运行时可实现较好性能。尽管根据电池化学成分和设计的不同,这些范围也会有所不同,但大多数电动汽车电池都能在20%至80%SOC范围内实现高效的电力传输和强劲的加速性能。估算行驶里程:SOC直接影响电动汽车的行驶里程,这对有效和安全的行程规划至关重要。优化能效:精确的SOC测量可较大限度地减少能源浪费,同时较大限度地利用再生制动延长行驶里程。确保充电安全:BMS利用SOC读数来调节电动汽车电池的充电速率,采用涓流充电和受控快速充电等技术来保护电池寿命。它还能在动态充电曲线的引导下,确保单个电池的均衡充电,从而优化调整电流和电压,保持电池健康并防止过度充电。 BMS保护板通过采样线、镍片等与电芯组成的PACK连接,通过对系统状态的实时监控,达到管理电池组的目的。锂电池BMS云平台设计

锂电池BMS云平台设计,BMS

随着两轮电动车市场扩大,一系列管理问题也逐步凸显:换电需求上升:新国标的实施与碳中和的方针增长了我国电动车共享换电的需求通信基站、铁路等贵重电池的防盗需求也亚待解决。企业运营低效:电池厂商与换电运营商等企业缺少对电池的监控,无法掌握电池应用数据,难以减少故障电池召回、电池防盗、电池起火等运营问题。充电事故频发:全国每年因充电引起的火灾达300多起,火灾造成的死亡率接近50%,引起ZF高度重视。ZF监管困难:ZF急需推动新国标等政策下的电池、车辆行业规范发展,以降低监管难度并减少充电事故。电池组BMS报价均衡是BMS中非常重要的一个环节。

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    入局BMS制造的厂商有几类: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。现阶段,各个储能系统供应商提供的BMS缺乏统一标准。不同厂家对BMS的设计、定义都不同,而且根据各家适配电池的不同,采用的SOX算法、均衡技术、上传的通信数据内容可能也各不相同。在BMS的实际应用中,这样的差异会增加应用成本,不利于产业发展。因此,以后BMS的标准化、模块化也将是一个重要的发展方向。

充电管理芯片根据工作模式可分为开关模式、线性模式和开关电容模式。开关模式效率高,适用于大电流应用,且应用较灵活,可根据需要设计为降压、升压或升降压架构,常用的快充方案通常都是开关模式。线性模式适用于小功率便携电子产品,对充电电流、效率要求不高,通常不高于1A, 但对体积、成本则有较高要求。开关电容模式可以做到高达97%以上的效率,但由于架构的原因,其输出电压与输入电压通常成一个固定的比例关系,实际应用中通常与开关型充电管理芯片配合使用。对于电池管理系统(BMS)而言,除了均衡功能外,均衡策略的制定同样至关重要。

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BMS管理哪些东西?与BMS相关的几大块,电压、电流、温度、均衡,信息等,BMS保护板通过采集电压、电流、温度等信息,评估BMS当前状态。BMS首先对电池包进行信息采集,包括电压,电流,温度三个维度的信息提取。其次,BMS对电池包的SOX算法进行估算。然后BMS会对电池包进行安全诊断,包括过流,过压,欠压,高温,低温,断路的保护。再次是对电池包的能量进行管理,一般分为被动管理和主动管理两种类型。还会对电池包进行信息的管理,包含数据的整车交互以及日志的存储。BMS还需要根据采集到电池的相关信息。换电柜BMS电池挂你系统智能云凭条

BMS系统保护板的优势是什么?锂电池BMS云平台设计

    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。此外,神经网络,人工智能的应用也在不断的提高SOC的准确性。 锂电池BMS云平台设计

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