让电动汽车束手束脚的，当真还是BMS？

广州车展前夕，奥特汽车展台发生火灾事故。经调查发现，是车辆调试人员操作不当导致电气短路。虽然只是车展的一个小插曲，但“这场火”无疑引发了人们对新能源汽车自燃的担忧。

经过几年的发展，新能源汽车市场出现了很多关键词:增长超预期，自主品牌崛起，出海已成趋势。但在大有可为的趋势下，越来越引起人们对续航能力问题和火灾风险的关注，尤其是后者，被视为电气化时代的“交通守则”——只要发生火灾，品牌形象首先生根发芽。

火灾现场视频截图

与燃油车火灾不同，新能源车火灾的主要原因是电池组件老化、外部碰撞、温度过高、电池热失控、负载利用率高等。当一个新产品或新技术在人们面前大力推广时，所有的隐患和风险都会被无限放大。

当然，这并不意味着车企可以对自燃事故的责任说“不”。如何避免此类事故，降低消费者在购买汽车时停止使用新能源的可能性，并为其提供更高的安全感，对于汽车行业在社会层面加速电动化转型和普及新能源至关重要。

这里有必要提一下电池管理系统(BMS)。从智能手机到电动汽车、航空航天，以及其他领域，只要有锂离子电池，就一定少不了它。

动力电池背后的“军师”

BMS主要有四大功能:计算荷电状态(SOC)、计算电池健康状态(SOH)、实现电池单体平衡、保护单体安全。

BMS在优化里程和延长电池寿命方面起着至关重要的作用。BMS通过计算SOC来预测剩余行驶里程，一定程度上可以避免电池过充放电，从而造成不良影响；SOH的计算可以预测电池的剩余使用寿命。

但SOC无法直接测量，需要通过电池组终端侧电压、充放电电流、放电比等参数进行估算，对温度传感器和处理芯片提出了很高的要求。但这些参数往往会受到电池老化、温度等因素的影响，导致估算的SOC存在一些误差；

SOH代表电池容量和健康状态等综合指标，在数值上是电池组的性能参数与初始校准参数的比值。与SOC估算方法类似，SOH也会受到个体因素的影响。为了实现这两个目标，BMS需要具有极高的精度。

在电池均衡方面，BMS更像是一个“协调者”。由于制造工艺的细微差异和使用过程中老化程度的不一致，电池单元的电气性能会有所不同。

例如，当串联电池系统中的电荷量从高到低变化时，电池A很快就会充满电，电池B只会充电到80%。如果继续充电，会多收A的钱，但B无疑会一直饿着。放电电路也存在这个问题。当电池A的功率降低到30%时，电池B将很快放电，触发保护机制，阻止整个电池系统继续放电。

要么为每个电芯配置独立的充电电路，要么随着充放电循环次数的增加，电池本身的负面影响会日益凸显。BMS通过平衡每个电池的电荷量，从整个电池组的角度避免了单个电池的过度充电和放电。

电池组的主动和被动均衡技术:图片来源:离子能量

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泼，与空气结合容易发生氧化反应，内部使用的有机电解液易燃。所以，如果电池本身质量不好，极容易自燃，甚至爆炸。

锂离子电池虽然应用广泛，但其性质并不那么稳定，循环稳定性仍然是业界亟待解决的问题。通过监控电池模块，BMS可以确保每个电池单元都在安全工作范围(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，可能会导致电池故障、热失控等风险。所以好的BMS会主动引导系统到安全状态，切断电池组接触器。

在其最完美的状态下，BMS可以确保电池组的安全运行，并妥善管理电池充放电过程，从而提高电动汽车的续航里程和性能。同时，还可以通过估算SOH、调节电池组温度等方法，延长电池寿命，降低整个车辆生命周期的成本。

然而，传统的嵌入式BMS很难满足上述要求，特别是在故障诊断和测量精度方面，仍然落后于理想状态。正因为如此，BMS逐渐走向云端。

云控BMS是真正的救世主吗？

48V灯光混合系统BMS的参考设计:图片来源:Nzhipu

“一方面，原始设备制造商和汽车公司有一种需求，即收集和存储电池数据不仅可以更好地进行电池管理，还可能有一些其他用途。另一方面，一些国家和政府对数据有相关的监管要求，如在云端或本地存储数据的最低要求，或在云端和车辆中存储数据的最高标准。”

恩智浦半导体电池管理系统总监Andreas Schlapka认为，就像欧盟推出的“电池护照”概念一样，基于云的BMS也可能成为未来行业的标准实践。

事实上，BMS上的“云”与auto drive系统有着相似的开发逻辑。车端BMS系统侧重于边缘的电池数据采集，存储一些有用的数据，而大量的数据会上传到云端训练算法模型，提高BMS估计的准确性。不仅如此，云数据还可以用于电池故障诊断、充电策略优化和其他功能。

以NZP的高压电池管理系统(HVBMS)为例，在车辆端收集的电池数据通过S32G金盒子汽车网络参考设计传输到云端，并基于伊莱克特车辆提供的EVE-Ai 360度自适应控制技术在云端生成电池组的数字孪生模型，称为“基于云的电池”。

该模型可用于模拟和预测，并且由于其实时更新能力，“云电池”可以将新的算法和模型应用于车辆端BMS，以达到更精确和高效的计算目的，从而提高电池安全性能，改善电池健康状况，延长电池寿命。

在伊莱克特基于云的算法的支持下，恩智浦将电池健康状态提高了整整12%，并且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:一是帮助用户更准确地了解电池使用情况，二是消费者在掌握电池相关信息后，可以选择快充或慢充或更省电的驾驶模式。

但还是要考虑数据带来的不确定性。通常情况下，数据的质量最终决定了BMS的准确性和所谓的准确性，而数据的质量取决于上传数据的频率，包括数据管理和上传数据前的车端预处理。

“数据上传的频率取决于OEM车辆制造商和网络的可用性。随着4G和5G的应用越来越广泛，理论上可以实现更频繁的数据更新。”安德烈亚斯·施拉普卡(Andreas Schlapka)表示，有时用户不会上传单个车辆的电池数据，而是上传整个车队中同一类型电池的数据。

在这种情况下，有必要生成一个自适应大数据模型，恩智浦提供的基于云的BMS解决方案可以支持整个电动汽车车队的管理。从14V低压电池BMS到48V轻型混合动力系统BMS，再到PHEVs和bev所需的800V高压BMS，恩智浦的产品线已经铺开，同时还提供从模拟前端IC到MCU的完整芯片组。

在人工智能、云计算和大数据等技术的支持下，BMS正在突破传统的限制，朝着电动汽车时代的应有方向发展。这里出现了机遇和挑战。

标签：Electra阿尔特

汽车资讯热门资讯