优化续航里程，延长电池寿命而言，BMS起到至关重要的作用

广州车展前夕，阿尔特汽车展位发生火灾事故。经调查，车辆调试人员操作不当导致电气短路。虽然这只是车展的一个小插曲，但火无疑引起了人们对新能源汽车自燃的担忧。

经过近年来的发展，新能源汽车市场出现了许多关键词：增长超出预期，独立品牌向上，出海已成为一种趋势……然而，在令人满意的情况下，续航问题和火灾风险越来越受到关注，特别是后者被视为电气化时代的流量密码——只要火灾发生，品牌印象就会首先扎根。 

火灾现场视频截图

与燃油汽车火灾不同，新能源汽车火灾的主要原因是电池部件老化、外部碰撞、高温、电池热失控和高负荷利用率。当人们面前大力推广新产品和新技术时，所有的隐患和风险都将被无限放大。 

当然，这并不意味着汽车公司可以对自燃事故说no。如何避免此类事故的发生，减少消费者购车停止新能源的可能性，给他们更高的安全感，对于加快汽车行业电气化转型，在社会层面普及新能源至关重要。

这里不得不提到电池管理系统（Battery Management System，BMS）。从智能手机到电动汽车、航空航天等领域，只要有锂离子电池，就必须有。

动力电池背后的军师

BMS计算充电状态有四个主要功能：（SOC），计算电池的健康状况（SOH），实现电池电池平衡，保护电池安全。

对于优化续航里程，延长电池寿命，BMS起着至关重要的作用。BMS通过计算SOC预测剩余里程可以在一定程度上避免电池过充过放，从而产生不良影响；对SOH计算可以预测电池的剩余使用寿命。

不过，SOC无法直接测量，需要通过电池组端侧电压、充放电电流、放电率等参数进行估算，对温度传感器和处理芯片提出了较高的要求。这些参数也经常受到电池老化、温度等因素的影响SOC有一些误差；

SOH它代表了电池容量、健康状态等综合指标，是电池组的性能参数与最初校准参数的比值。SOC估算方法相同，SOH也会受到个别因素的影响。要实现这两个目标，BMS需要高精度。

在电池平衡方面，BMS更像是协调员。由于制造工艺的微小差异和使用过程中不一致的老化程度，电池电池的电气性能不同。

例如，当串联电池系统中的电池电荷高低时，电池A的电量将立即充满，电池B只充满80%。如果继续充电，A将过度充电，但B无疑将始终处于饥饿状态。这个问题也存在于放电电路中。当电池A的电量达到30%时，电池B将立即被放电。此时，它将触发保护机制，导致整个电池系统无法继续放电。

要么为每个电池配置独立的充电电路，否则随着充放电循环次数的增加，电池本身的不良影响将越来越突出。BMS从整个电池组的角度平衡每个电池的电荷，避免个别电池过充过放。

图片来源：ION Energy

最后，无论是三元电池还是磷酸铁锂电池，由于锂的化学性质活跃，容易与空气结合氧化反应，内部有机电解质易燃，如果电池本身质量不合格，容易自燃甚至爆炸。

锂离子电池虽然应用广泛，但其本质并不稳定，尤其是循环稳定性仍是行业亟待解决的问题。BMS通过监控电池模块，可以确保每个电池都在安全工作范围内（SOA）内工作。

SOA由电压、电流和温度决定，如果其中一个值超过电池制造商规定的安全阈值，则可能导致电池故障、热失控等风险。所以一个好的BMS主动将系统引向安全状态，切断电池组接触器。

最完美的状态，BMS能保证电池组的安全工作，妥善管理电池充放电过程，提高电动汽车的续航里程和使用性能。同时，也可以估计SOH、调节电池组温度，延长电池使用寿命，降低车辆生命周期成本。

然而，传统的嵌入式BMS很难满足上述需求，特别是在故障诊断和测量精度方面。BMS逐渐走向云端。

云控BMS是真正的救星？

48V轻混系统BMS图片来源：恩智浦

一方面来自OEM根据汽车公司的需要，收集和存储电池数据不仅可以更好地管理电池，还可能有其他一些用途。另一方面，一些国家和政府对数据有相关的监管要求，如云、本地存储数据或云和终端存储数据的最低标准。

恩智浦半导体电池管理系统总监Andreas Schlapka云BMS也可能成为行业未来的标准实践。

实际上，BMS上云的发展逻辑与自动驾驶系统相似。BMS该系统专注于收集边缘侧的电池数据，并存储一些有用的数据，而大量的数据将被上传到云，以训练算法模型并改进它BMS估计精度。不仅如此，云数据还可用于电池故障诊断、充电策略优化等特点。

恩智浦高压电池管理系统（HVBMS）例如，在车端收集的电池数据通过S32G GoldBox基于汽车网络参考设计，将汽车网络传输到云端Electra Vehicles提供的 EVE-Ai™ 360 在云中生成电池组的数字孪生模型，即云电池。

该模型可以进行模拟和预测。同时，由于实时更新能力，云电池可以在终端应用新的算法和模型BMS，实现更准确、更高效的计算目的，从而提高电池的安全性能，提高电池的健康状况，从而延长电池的使用寿命。

在Electra在云算法的支持下，恩智浦改善了电池的健康状况12%，同时可以更准确地计算电池充电情况。这带来了两个明显的好处，一个是帮助用户更准确地了解电池的使用，另一个是消费者可以选择快速充电或更省电的驾驶模式。

然而，仍然需要考虑数据带来的不确定性。通常数据的质量最终会决定BMS数据的准确性和所谓的精度，数据的质量取决于上传数据的频率，包括数据管理和数据上传前的预处理。

数据上传的频率取决于OEM随着车厂和网络的可用性，4G、5G理论上可以更频繁地实现数据更广泛的应用。Andreas Schlapka据说有时候用户不是上传一辆车的电池数据，而是上传整个车队配备相同类型电池的数据。

在这种情况下，恩智浦提供的云需要生成一个自适应的大数据模型BMS解决方案可以支持整个电动汽车车队的管理。从14开始V低压电池BMS，到48V轻混系统的BMS，再到PHEV、BEV需要的800V高压BMS，恩智浦的产品线也可以从模拟前端提供IC到MCU完整的芯片组。

在AI、在云计算和大数据技术的支持下，BMS正在突破传统局限，朝着电动汽车时代应有的样子成长。机遇诞生在这里，充满挑战。