BMS電池管理系統(tǒng)一般由檢測(cè)功能單元與運(yùn)算控制單元構(gòu)成，如同智能產(chǎn)品一樣，根據(jù)大量檢測(cè)信號(hào)來協(xié)調(diào)整個(gè)系統(tǒng)的科學(xué)運(yùn)行。
　　BMS中所指的檢測(cè)一般會(huì)包括電池組的電壓、電流和工作溫度信息的采集，然后將數(shù)據(jù)傳送給運(yùn)算模塊，運(yùn)算模塊將根據(jù)算法來處理這些數(shù)據(jù)，并給出下一步的策略和指令。那么BMS的運(yùn)算模塊就像是人的大腦一樣重要，如同電腦的CPU一樣，是整個(gè)系統(tǒng)的部分。運(yùn)算模塊通常包含運(yùn)算芯片硬件、基礎(chǔ)軟件、運(yùn)行環(huán)境(RTE)以及管理軟件。管理軟件則是各大BMS廠家的技術(shù)，因?yàn)榈乃惴茨鼙ＷC系統(tǒng)的管理效率，又能將電池的性能發(fā)揮到。

　　圖1 BMS結(jié)構(gòu)圖
　　BMS的功能一般包括:電池狀態(tài)的估算算法和故障診斷以及保護(hù)。狀態(tài)估算包括SOC(State Of Charge)、SOP(State Of Power)、SOH(State of Health)以及均衡和熱管理。
　　SOC(State Of Charge)電池荷電狀態(tài)
　　SOC (荷電狀態(tài))簡(jiǎn)單的說就是電池還剩下多少電;SOC 是BMS中重要的參數(shù)，因?yàn)槠渌磺卸际且許OC為基礎(chǔ)的，所以它的精度和健壯性極其重要。如果沒有的SOC，加再多的保護(hù)功能也無(wú)法使BMS正常工作，因?yàn)殡姵貢?huì)經(jīng)常處于被保護(hù)狀態(tài)，更無(wú)法延長(zhǎng)電池的壽命。SOC的估算精度也是十分重要的。精度越高，對(duì)于相同容量的電池，可以有更高的續(xù)航里程。所以，高精度的SOC估算可以有效地降低所需要的電池成本。
　　下圖是一個(gè)算法健壯性的例子。鋰電芯采用的是磷酸鐵鋰電池。它的SOCvs OCV曲線在SOC從70%到95%區(qū)間大約只變化2-3mV。而電壓傳感器的測(cè)量誤差就有3-4mV。在這種情況下，我們有意讓初始SOC有20%的誤差，看看算法能不能夠把這20%的誤差糾正過來。如果沒有糾錯(cuò)功能，SOC會(huì)按照SOCI的曲線走。算法輸出的SOC是CombinedSOC也即是圖中的藍(lán)色實(shí)線。CalculatedSOC是根據(jù)的驗(yàn)證結(jié)果反推回去的真正SOC。

　　圖2 BMS電池管理系統(tǒng)實(shí)時(shí)糾錯(cuò)修復(fù)
　　如上圖中:磷酸鐵鋰電池算法強(qiáng)大的糾錯(cuò)能力:估算出的SOC(紅色)，安時(shí)積分法SOC(綠色)，真正的SOC(藍(lán)色)之間的曲線對(duì)比。即使是在電壓極難測(cè)準(zhǔn)的SOC 70%~90%區(qū)間(在此SOC區(qū)間開路電壓僅僅變化2~3mV)，開始SOC數(shù)據(jù)中20%的誤差，本算法也能將其糾正在SOC為40~50%的區(qū)間，開路電壓僅僅變化1mV，此時(shí)SOC估算誤差小于4%，可見算法非常地。
　　SOP(State Of Power) 電池能源狀態(tài)
　　SOP是下一時(shí)刻比如下一個(gè)2秒、10秒、30秒以及持續(xù)的大電流的時(shí)候電池能夠提供的的放電和被充電的功率。當(dāng)然，這里面還應(yīng)該考慮到持續(xù)的大電流對(duì)保險(xiǎn)絲的影響。
　　SOP的估算可以限度地提高電池的利用效率。比如在剎車時(shí)可以盡量多的吸收回饋的能量而不傷害電池。在加速時(shí)可以提供更大的功率獲得更大的加速度而不傷害電池。同時(shí)也可以保證車在行駛過程中不會(huì)因?yàn)榍穳夯蛘哌^流保護(hù)而失去動(dòng)力即使是在SOC很低的時(shí)候。這么一來，所謂的保護(hù)二級(jí)保護(hù)在的SOP面前都是過眼云煙。不是說保護(hù)不重要。保護(hù)永遠(yuǎn)都是需要的。但是它不可能是BMS的技術(shù)。對(duì)于低溫、舊電池以及很低的SOC來說，的SOP估算尤其重要。例如對(duì)于一組均衡很好的電池包，在比較高的SOC時(shí)，彼此間SOC可能相差很小，比如1-2%。但當(dāng)SOC很低時(shí)，會(huì)出現(xiàn)某個(gè)電芯電壓急速下降的情況。這個(gè)電芯的電壓甚至比其他電池電壓低1V多的情況。要保證每一個(gè)電芯電壓始終不低于電池供應(yīng)商給出的電壓，SOP必須地估算出下一時(shí)刻這個(gè)電壓急速下降的電芯的的輸出功率以限制電池的使用從而保護(hù)電池。估算SOP的是實(shí)時(shí)在線估算電池的每一個(gè)等效阻抗。
　　SOH(State of Health) 電池健康狀態(tài)
　　SOH 是指電池的健康狀態(tài)。它包括兩部分:安時(shí)容量和功率的變化。一般認(rèn)為:當(dāng)安時(shí)容量衰減20%或者輸出功率衰減25%時(shí)，電池的壽命就到了。但是，這并不是說車就不能開了。對(duì)于純電動(dòng)車EV來說安時(shí)容量的估算更重要一些因?yàn)樗c續(xù)航里程有直接關(guān)系而功率限制只是在低SOC的時(shí)候才重要。對(duì)于HEV或者PHEV來說，功率的變化更為重要這是因?yàn)殡姵氐陌矔r(shí)容量比較小，可以提供的功率有限尤其是在低溫。對(duì)于SOH的要求也是既要高精度也要健壯性。而且沒有健壯性的SOH是沒有意義的。精度低于20%，就沒有意義。SOH的估算也是基于SOC的估算。所以SOC的算法是算法的。電池狀態(tài)估算算法是BMS的。其他的都是為這個(gè)算法服務(wù)的。
　　目前國(guó)內(nèi)很多BMS廠商仍然在使用電流積分加開路電壓的方法用開路電壓計(jì)算初始SOC，然后用電流積分計(jì)算SOC的變化。這樣如果啟始點(diǎn)的電壓錯(cuò)了，或者安時(shí)容量不準(zhǔn)，豈不是要一錯(cuò)到底直到再次充滿才能糾正?啟始點(diǎn)的電壓錯(cuò)會(huì)出錯(cuò)嗎?經(jīng)驗(yàn)告訴我們，會(huì)的，盡管概率很低。如果要保證萬(wàn)無(wú)一失，就不能只靠的啟始點(diǎn)的電壓來保證啟始SOC的正確。
　　關(guān)于電池均衡
　　近國(guó)內(nèi)關(guān)于”主動(dòng)均衡“技術(shù)非常關(guān)注，我們知道均衡的意義在于讓所有的電池，保持一樣的容量、電壓狀態(tài)。主動(dòng)均衡的算法無(wú)外乎是同模組到電池相互均衡和不同模組之間的電池相互均衡，通用汽車公司早在6-7年前就已經(jīng)完成了仿真驗(yàn)證，那國(guó)外廠商為什么基本上不用主動(dòng)均衡呢?主要是考慮到成本問題。其實(shí)如果被動(dòng)均衡就能夠搞定，主動(dòng)均衡的成本效益意義就不大啦。
　　有人說被動(dòng)均衡浪費(fèi)了很多電。所以不好。以96節(jié)串聯(lián)的電池組為例，我們可以算出在差情況下，被動(dòng)均衡到底浪費(fèi)了多少電。如果均衡電流是0.1A，一節(jié)電池在被均衡時(shí)大約要浪費(fèi)0.4W。差的情況是有95節(jié)電池都需要放電，所以，差情況是有0.4X95=38W。還不如汽車的一個(gè)大燈(大約45瓦)費(fèi)電。如果不是差的情況，也許只要十幾瓦甚至幾瓦就夠了。所以，盡管被動(dòng)均衡浪費(fèi)了一點(diǎn)電，但是它如果能夠極大地延長(zhǎng)電池的壽命，何樂不為呢?還有人說，對(duì)于比較大的安時(shí)容量的電池來說0.1A電流太小。如果能夠把不均衡消滅在萌芽狀態(tài)，就不會(huì)有無(wú)能為力情況的出現(xiàn)。如果電芯本身已經(jīng)不能正常工作了，無(wú)論是主動(dòng)均衡還是被動(dòng)均衡都是無(wú)能為力的。所以，不能完全責(zé)怪電池的一致性不好。也需要從自身找原因。
　　筆者曾經(jīng)做過的車?yán)镉袃煽頟HEV的車，開了才幾個(gè)月電池組內(nèi)的SOC相差高達(dá)45%。而且由于SOC、SOP的問題，車在路上經(jīng)常拋錨。公司一致認(rèn)為是電池質(zhì)量問題而且一致同意更換電池供應(yīng)商。但是我僅僅只是更改了算法，就把均衡的問題解決了。而且是在公司明確規(guī)定不許充電的情況下做的。因?yàn)橐呀?jīng)有一輛車由于電池問題出了事故。電池組中電芯SOC的差別由45%降到了3%?，F(xiàn)在車已經(jīng)行駛了十幾萬(wàn)公里了。拋錨的問題再也沒有發(fā)生過。
　　圖3 動(dòng)態(tài)均衡減小SOC差從45%到3%
　　目前國(guó)外大公司都在用在線實(shí)時(shí)估算開路電壓來實(shí)現(xiàn)在線實(shí)時(shí)糾錯(cuò)。為什么在這里要強(qiáng)調(diào)實(shí)時(shí)在線估算?它的好處在哪里?通過實(shí)時(shí)在線估算估算出電池的所有等效參數(shù)，從而地估算出電池組的狀態(tài)。實(shí)時(shí)在線估算極大的簡(jiǎn)化了電池的標(biāo)定工作。使得對(duì)一致性不太好電池組狀態(tài)的控制成為現(xiàn)實(shí)。實(shí)時(shí)在線估算使得無(wú)論是新電池還是老化后的電池，都能保持高精度(Accuracy)和超強(qiáng)的糾錯(cuò)能力(Robustness or error correction capability)。
　　目前世界上BMS做得的應(yīng)該有什么特點(diǎn)呢?它可以在線實(shí)時(shí)估算電池組的電池參數(shù)從而估算出電池組的SOC、SOP、SOH，并且能夠在短時(shí)間內(nèi)糾正初始SOC超過10%的誤差以及超過20%的安時(shí)容量的誤差或者百分之幾的電流測(cè)量誤差。美國(guó)通用汽車公司在6年前研發(fā)沃藍(lán)達(dá)時(shí)就做過一個(gè)實(shí)驗(yàn)來測(cè)試算法的健壯性:將3串并聯(lián)在一起的電池組拿掉一串，這時(shí)內(nèi)阻增加1/3、安時(shí)容量減小1/3。但是BMS并不知道。結(jié)果是SOC、SOP 在不到1分鐘就全部糾正SOH隨后也被地估算出來。這不僅說明算法的強(qiáng)大的糾錯(cuò)能力，而且說明算法可以在電池的整個(gè)生命周期中始終保持估算精度不變。
　　汽車電子需要保證在任何情況下都能工作。做一個(gè)好的算法需要化極大精力去解決那些發(fā)生概率只有千分之一、萬(wàn)分之一的情況。只有這樣才能保證萬(wàn)無(wú)一失。比如說當(dāng)車高速行駛在盤山公路上，大家所知道電池模型都會(huì)失效。這是因?yàn)槌掷m(xù)的大電流會(huì)很快消耗掉電極表面的帶電離子，而內(nèi)部的離子來不及擴(kuò)散出來，電池電壓會(huì)急劇下降。估算出SOC會(huì)有較大的誤差甚至?xí)?0% 以上的誤差。的數(shù)學(xué)模型就是數(shù)學(xué)物理方法教科書上講的擴(kuò)散方程。但是它無(wú)法用在車上因?yàn)閿?shù)值解的運(yùn)算量太大。BMS的CPU運(yùn)算能力不夠。這不僅是一個(gè)工程難題，也是一個(gè)數(shù)學(xué)和物理的難題。解決這樣的技術(shù)難題，可以化解已知的幾乎所有影響電池狀態(tài)估算的極化問題。