影响单体锂离子电池SOH的副反应。对于理想的锂离子电池，在充放电过程中只考虑锂离子在正负极之间的嵌入和脱出，可以认为不存在锂离子的不可逆消耗，容量没有衰减。但实际上，锂离子电池在循环使用过程中，每时每刻都有副反应存在，伴随着活性物质不可逆消耗等，并逐渐累积，影响电池的SOH。通常造成活性物质不可逆消耗的主要因素有：正极材料的溶解；正极材料的相变化；电解液的分解；过度充电；界面膜的形成；集流体的腐烛。影响动力电池组SOH的因素当单体动力电池寿命一定时，动力电池的连接方式、电池组内单体电池的数量及其不一致程度都是影响动力电池组寿命的因素。电池组在实际使用过程中，优先采用先并后串的成组方式，不仅可以提高电池组的性能可靠性，还能保证电池组的使用寿命。温度传感器实时监测电池的温度，当温度过高或过低时，BMS系统保护板会采取相应的措施。中颖电子BMS价格
电池保护板的自身参数，比如自耗电分为工作自耗电和静态（睡眠）自耗电，保护板自耗电的电流一般是ua级别。工作自耗电电流较大，主要为保护芯片、mos驱动等消耗。保护板的自耗电太大会过多消耗电池电量，如果长时间搁置的电池，保护板自耗电可能导致电池亏电。自耗电和内阻等，他们不起保护作用，但是对电池的性能是有影响的。保护板的主回路内阻也是一个很重要的参数，保护板的主回路内阻主要来源于pcb板上铺设阻值，mos的阻值（主要）和分流电阻的阻值。在保护板进行充放电时，特别是mos部分，会产生大量的热，因此一般保护板的mos上都需要贴一大块的铝片用于导热和散热。除了这些基本功能以外，为了使用不同的应用场景个需求，保护板还有各种各样的附加功能（如均衡），特别是带软件的保护板，功能更是异常丰富，比如蓝牙、wifi、GPS、串口、CAN等应有尽有，再高阶一点，就成了电池管理系统了（BMS）。充电柜BMS电池管理系统测试电池管理系统（BMS）对电池SOH的管理。
储能BMS主动均衡和被动均衡的区别主要有能量的方式、启动均衡条件、均衡电流、成本等。具体区别如下：能量的方式：主动均衡-主动采用储能器件，将荷载较多能量的电芯部分能量转移到能量较少的电芯上，是能量的转移。被动均衡运用电阻，将高荷电电量电芯的能量消耗掉，减少不同电芯之间差距，是能量的消耗。启动均衡条件：只要压差大于设定值便开始启动主动均衡，均衡时间一般是24小时都在工作。在电池快接近充满的电压下才启动被动放电均衡，均衡时间一般就几个小时。均衡电流：主动均衡电流可达1-10A,充放电过程均可实现，均衡效果明显。被动均衡电流35mA-200mA不等，均衡电流越大，发热越严重。成本：主动均衡电路复杂，故障率高，成本高。被动均衡软硬件实现简单，成本低。随着电芯制造工艺不断提升，电芯间的一致性越来越高。出于电路结构和成本考虑，被动均衡的策略目前仍然是市场的主流选择。
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被动均衡技术先于主动均衡在电动市场中应用，技术也较为成熟。
工商业储能系统以及储能电站系统主要由电池系统、电池管理系统（BMS）、能量管理系统（EMS）、储能变流器（PCS）以及其他电气设备构成。储能电池是储能系统的关键组成部分，它储存能量以备需要时使用，不同种类的电池具有不同的特点和适用性。电池由固定数量的锂电池组成，这些锂电池在框架内串联和并联，形成一个模块。然后将模块堆叠并组合形成电池架。电池架可以串联或并联，以达到电池储能系统所需的电压和电流。电池组的设计和配置需要综合考虑能量、功率、循环寿命和成本等关键参数，以便保证其安全性、可靠性和性价比BMS电池保护板是锂离子电池组的"大脑"。储能BMS电池管理系统品牌
两轮电动车电池BMS保护板分为硬件板与软件板。中颖电子BMS价格
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。除此之外，神经网络，人工智能的应用也在不断的提高SOC的准确性。中颖电子BMS价格
