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BMS在整个电池包中要做那些事情呢？
上一个章节中，我们介绍了很多关于锂电池的参数，包括充电的满电电压，放电的截止电压，电池的内阻，荷电保持容量，循环寿命等等。
从介绍中可以看出，这些参数有些是确定的，比如充放电的截止电压。有些是需要通过一些可测量的参数进行间接计算的，比如 SOC，我们需要通过内阻，开路电压以及冲放电电流等参数进行间接计算获取。
另外，电池在不同温度环境下，充放电的要求也不同，因此我们还需考虑不同的温度下对电池的充放电功率进行限制。
因此，我们的 BMS 系统就是为了完成上述这些功能的。
1. 单体电池电压采集
最容易获取的电池单体信息之一是其开路电压。通过获取每个电芯的开路电压信息，我们能够根据串并联的关系计算整个电池PACK的电压信息。同时，监测电芯组的一致性，有助于避免电芯组中出现不均衡的情况。此外，单颗电芯的开路电压信息还为BMS系统提供了关键的决策基础，例如电池组均衡的实施。
2. 单体电池温度采集
锂电池作为一种化学电池，其反应受环境温度影响显著。过低的温度可能导致化学材料活性下降，可存储容量减少，放电倍率降低。相反，过高的温度可能导致电芯失控爆燃。因此，监测电芯温度，甚至监测整个电池包不同位置的温度，成为BMS系统的重要功能。此外，通过持续监测不同位置的温度，还可以进行一些预测，评估电池设计的合理性。温度还可用作电量计算的补偿因素，并作为控制电池功率的输入条件，以确保安全运行。
3. 电池组电流检测
由于电池包的设计通常是串联和并联，我们通常只需检测低端回路的电流。这里的电流既可用作电池包整体功率的保护输入，也可用于对电池电量进行电流积分。如果用于积分，对电流检测的精度和采样速度提出了新的要求。这里我们其实可以利用 MCU 来弥补 AFE 电流采样速度低的问题，以确保我们可以获得更为准确的电流信息来积分，从而获取更准确的 SOC。
4、单体/电池组SOC测算
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确定电池的SOC（State of Charge）是一项极为复杂的任务，与电池类型及其特定应用密切相关。近年来，为提高SOC估计精度，进行了许多研究和开发工作。准确估计SOC是电池管理系统的主要任务之一，有助于提升系统性能和可靠性，并延长电池寿命。
实际上，精确估计电池SOC可以防止意外系统中断，避免电池过度充电和放电，从而防止电池永久损坏（具体取决于电池的内部结构）。然而，由于电池充放电涉及复杂的化学和物理过程，在不同工作条件下准确估计SOC并非易事。
一般测量SOC的方法是通过准确测量电池组中流入和流出的电量（库仑）和电流，以及各电池单元的电压，得出SOC的精确估计。此外，还需要考虑电池温度、电池模式（充电或放电）、电池年龄等数据，并结合制造商提供的其他相关电池信息。在某些情况下，可以获取锂离子电池在不同工作条件下性能特性的制造商数据。一旦SOC确定，系统将负责在后续运行中更新SOC，通常通过计数流入和流出电池的电量（库仑）实现。如果初始SOC的精度不够高，或受到其他因素的影响，如电池自放电和漏电效应，这种方法的准确性可能无法满足需求。
目前，有三种主要实用的SOC计算方法，即库仑计算法、开路电压法和卡尔曼滤波法。通常，这三种方法会结合使用，以提高SOC计算的准确性和动态响应能力。
5、电池组SOH评估
电池的老化是一个渐变的、复杂的过程。尽管如此，我们还是希望找到一些可以量化的指标，对电池的劣化程度进行描述。选择这样的指标的原则有两点：第一，指标典型，能够反映出电池老化的程度。第二，具有可操作性，如用电池的剩余循环次数来定义老化程度就具有不可操作性。
实际过程中我们可以依据不同的应用场景对SOH进行定义，对HEV来说，SOH是电池内阻增加或者功率衰减的指示，如果内阻增大到使用功率受限，则说明电池达到了EOL条件，因此SOH可以按如下表达式进行定义：
其中，REoL为电池寿命终止时间的内阻值，RBoL为新电池的内阻值，R为当前时刻的实际电池内阻值。在实际应用过程中新电池SOH定义为100％，EoL达到0％，并假定电池内阻增加与SOH之间存在线性关系。
对EV来说，主要从容量的角度来定义SOH，根据不同要求标准，一般容量衰减20％到30％之间则达到电池EoL条件，基于容量衰减的SOH定义：
其中，CEoL为电池寿命终止时间的容量值，CBoL为新电池的容量值，C为当前时刻的实际电池容量值。
除了以上两种SOH定义方式以外，在实际电池成组应用过程中，我们还可以从电池老化不一致性、电池自放电率等指标来定义SOH。
国内大部分厂商基于电池的剩余循环次数或者累积安时数、瓦时能量数来定义SOH，但是实际使用过程中不确定因素太多，无法对电池之后的使用环境进行预测，也无法准确预测剩余的循环次数，因此这些定义的可操作性不强。
6、充放电均衡功能
均衡的概念相对简单，指的是串联在一起的电池之间存在能力差异，即内部剩余反应不同，表现为内阻和开路电压的不同。为解决这种不一致性，可以通过外部干预来实现均衡。
主要有两种均衡方法，一种是给电量较少的电池充电，另一种是给电量较多的电池放电。因此，这两种方式被称为主动均衡和被动均衡。
被动均衡通常采用电阻放热的方式，将高容量电池中多余的电量释放，以实现均衡。该方法电路简单可靠，成本较低，但电池效率较低，因为一部分电量会被浪费。
主动均衡在充电时将多余电量转移至高容量电池，在放电时将多余电量转移至低容量电池，可以提高使用效率。然而，由于成本较高、电路复杂且可靠性较低，主动均衡的应用相对受限。
随着电池一致性的提高，对被动均衡的需求可能会降低，但由于主动均衡的电路复杂性问题，仍然只会在个别领域得到应用。
7、保护功能
这里的保护功能是指的对电池包最基本的安全保护，通过对电流，电压，温度的检测来进行过压保护，欠压保护，过流保护，短路保护，以及高低温的保护。
8、热管理控制（散热、加热）
这个部分一般是大型储能系统和汽车遇到的比较多，会有主动散热系统，更重的热管理在于增加一层加热膜来给电池包加热，从而让锂电池适应在极低温的工作环境下工作。
如上图这种电阻式的加热膜，可以布局在电池 pack 中的电芯中间，当电池处于低温情况下，可以预先给电池包进行加热，从而使电池达到额定的放电条件，恒定的工作条件也为电池的长寿命提供了保障。
9、关键数据记录
BMS系统作为一种安全保护系统，黑匣子功能在其中是不可或缺的，特别对于事后分析故障原因具有重要帮助。
黑匣子记录了电池系统的运行数据，包括各种参数、事件和故障信息。在电池尚未受到灾难性损害的情况下，黑匣子可以提供有关电池性能、工作状态和异常事件的详细记录。这些信息对于事后分析电池的故障原因以及改进电池系统设计和运行具有重要价值。
当然，需要指出的是，如果电池包发生了灾难性事故，如整个电池包爆燃，那么一切可能都会化为灰烬，黑匣子的功能在这种情况下可能无法发挥作用。目前在一般锂电池的工作场景中，还没有普遍需要使用坚固外壳来保护黑匣子的需求。
10、电池故障分析与在线报警
BMS系统的物联网和智能化发展确实有着广阔的前景。从技术角度来看，实现这一目标的路径相对简单，主要是通过增加IoT模块进行数据上传。从行业发展的角度来看，从NB（NarrowBand）逐渐过渡到CAT1（Category 1）是一个可行的方向。
然而，真正的智能BMS系统不仅仅是在其中增加一个联网模块，还需要结合后台服务系统，并配合合理的检测、分析和报警策略才能称之为真正的智能系统。
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举几个例子：
- 低电量报警：系统可以通过物联网模块通知用户尽快对电池进行充电，以避免电池耗尽导致系统中断。
- 检测用户使用状况：通过持续检测用户的使用情况，系统可以根据用户的使用习惯优化SOC算法，使电池的剩余电量更符合用户的实际感觉。
- 温度检测和预测：检测电池包各部分的温度以及历史变化情况，通过统计学可以判断哪些部位容易发生故障，并对市场上正在运行的电池包进行提前预判。
这些功能的实现需要一个完整的后台服务系统，以及合理的数据处理和分析策略。此外，还有许多其他可能的功能，可以在讨论中进一步探讨。
