鋰電池(可充型)之所以需要保護，是由它本身特性決定的。由于鋰電池本身的材料決定了它不能被過充、過放、過流、短路及超高溫充放電，因此鋰電池鋰電組件總會跟著一塊精致的保護板和一片電流保險器出現。鋰電池的保護功能通常由保護電路板和PTC等電流器件協同完成，保護板是由電子電路組成，在-40℃至+85℃的環境下時刻準確的監視電芯的電壓和充放回路的電流，及時控制電流回路的通斷；PTC在高溫環境下防止電池發生惡劣的損壞。保護板通常包括控制IC、MOS開關及輔助器件NTC、ID、存儲器等。其中控制IC，在一切正常的情況下控制MOS開關導通，使電芯與外電路溝通，而當電芯電壓或回路電流超過規定值時，它立刻控制MOS開關關斷，保護電芯的安全。NTC是Negativetemperaturecoefficient的縮寫，意即負溫度系數，在環境溫度升高時，其阻值降低，使用電設備或充電設備及時反應、控制內部中斷而停止充放電。ID是Identification的縮寫，即身份識別的意思它分為兩種：一是存儲器，常為單線接口存儲器，存儲電池種類、生產日期等信息；二是識別電阻。兩者可起到產品的可追溯和應用的限制。 對于電池管理系統（BMS）而言，除了均衡功能外，均衡策略的制定同樣至關重要。動力電池BMS保護方案

    電池管理系統（BMS）對電池SOH的管理。什么是SOH？SOH（Stateofhealth），意指電池的健康狀況，和SOC同為動力電池的關鍵狀態參數。電池在使用過程中會不斷老化，當健康狀況劣化至一定程度時，便不再滿足電動車的使用要求，因此需對電池的SOH進行監控。與SOC的估計相比，SOH的預測更為復雜，一般需借助于各類濾波算法實現。在當前工程實際中，電池的SOH的考量因素主要有電池容量和內阻兩個指標。那么動力電池包SOH的影響因素有哪些呢？影響動力電池包SOH的因素可以從兩個角度來看：一是在電池單體層級；二是單體電池成組的影響。 中穎電子BMS兩輪電動車BMS 行業內成為兩輪電動車電池保護板分為硬件板與軟件板。

    鋰電池BMS保護板的過充保護：場效應管Q1、Q2可等效為兩只開關，當Q1或Q2的G極電壓大于1V時，開關管導通。導通開關管的D、S間內阻很小（數十毫歐姆），相當于開關閉合；當G極電壓小于0.7V時，開關管截止，截止的開關管的D、S極間的內阻很大（幾兆歐姆），相當于開關斷開。電池包充電時，當鋰動力電池包通過充電器正常充電時，隨著充電時間的增加，電芯兩端的電壓將逐漸升高，當電芯電壓升高到4.4V（通常稱為過充保護電壓）時，控制IC將判斷電芯已處于過充電狀態，控制IC將使Q2截止，此時電芯的B一極與保護電路的P-端之間處于斷開狀態并保持，即電芯的充電回路被切斷，停止充電。

    主動均衡則是通過電量轉移的方式來實現均衡，這種方式效率更高、損失更小。不同廠家可能采用不同的方法，均衡電流也可能有所不同，范圍通常在1～10A之間。被動均衡更適合于小容量、低串數的鋰電池組應用，而主動均衡則更適用于高串數、大容量的動力型鋰電池組應用。對于電池管理系統（BMS）而言，除了均衡功能外，均衡策略的制定同樣至關重要。主動均衡機制采用電量轉移的方式，將組內電池的總電量轉移給容量較小的電池。電感式主動均衡以物理轉換為基礎，集成了電源開關和微型電感，實現雙向均衡。它可以通過相鄰電池間的電荷轉移來均衡電池，無論是放電、充電還是靜置狀態，都可以進行均衡，且均衡效率高達92%。 電池管理系統（BMS）的主要職責包括監控、保護和優化電池性能。

隨著兩輪電動車市場擴大，一系列管理問題也逐步凸顯：換電需求上升：新國標的實施與碳中和的方針增長了我國電動車共享換電的需求通信基站、鐵路等貴重電池的防盜需求也亞待解決。企業運營低效：電池廠商與換電運營商等企業缺少對電池的監控，無法掌握電池應用數據，難以減少故障電池召回、電池防盜、電池起火等運營問題。充電事故頻發：全國每年因充電引起的火災達300多起，火災造成的死亡率接近50%，引起ZF高度重視。ZF監管困難：ZF急需推動新國標等政策下的電池、車輛行業規范發展，以降低監管難度并減少充電事故。BMS+EMS一體化集控單元的出現，揭示了儲能管理系統從單純的關注電池管理擴展到了整個能源系統的管理。戶外電源BMS電池管理系統工作原理

儲能BMS主動均衡和被動均衡的區別主要有能量的方式、啟動均衡條件、均衡電流、成本等。動力電池BMS保護方案

    基于模型的方法估算電池SOC，包括電化學阻抗頻譜法(EIS)和等效電路模型(ECM)，通過模擬電池的電化學反應和電氣行為來進行深入的SOC分析。這些方法可評估內阻、容量和其他關鍵參數，從而多方面了解各種運行條件下的SOC。卡爾曼濾波是另一種流行的基于模型的技術，它能整合來自多個傳感器的數據，即使在動態環境中也能精確估算SOC。然而，卡爾曼濾波法的準確性容易受到傳感器漂移、極端溫度變化和電池行為變化等外部因素的影響。大多數電動汽車使用不同的技術組合來準確測量SOC。庫侖計數和OCV快速獲得基本數據，而EIS、ECM和卡爾曼濾波則提供更詳細和更精確的信息。此外，神經網絡，人工智能的應用也在不斷的提高SOC的準確性。 動力電池BMS保護方案

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