电化学储能的最小单元为电芯，以磷酸铁锂电芯为例，其电压为3.2V，现主流储能电芯的容量为120Ah-280Ah。对于大规模电化学储能系统来说，整个架构可以分为3个部分。
第一个部分为电池插箱部分，即把电芯进行串联放入到一个壳体当中，这个壳体我们称为电池插箱（见图1），电池插箱内的电芯通过铝排进行串联焊接。电池管理系统的最底层控制单位（BMU）就是用来监测插箱内的每颗电芯。
第二部分为电池簇部分，即把多个电池插箱进行串联形成一个电池簇。电池簇的电压要达到变流器（PCS）所需要的电压。目前，主流的电力变流器分为1000V和1500V直流系统。对于1000V系统，需要将256颗280Ah的电芯进行串联形成一簇电池，即需要256/8=32个插箱进行串联。插箱之间的串联可以使用铜排连接，这样的串联方式下一簇电池的容量为256*280Ah*3.2 = 229.37kWh。这一层对应于电池管理单元的第二层控制单元（BCMU）即为电池簇管理单元。
第三部分为电池堆管理部分，即把多个电池簇并联在一起形成一个大的储能电堆。例如把20簇电池并联在一起，放入到一个集装箱内，则这个集装箱的电池容量为229.37kWh*20 =4.587MWh。对于一个100MWh的电化学储能系统，需要22个集装箱。电堆是由电池管理系统的第三层控制单元（BA）进行控制。图2展示了电池簇和电池堆示意图。
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根据电池系统的整体架构，BMS的系统架构也是相对应的（见图3）。一般来说，大规模电化学储能BMS系统分为三层架构。
最底层架构为BMU，即每一个电池插箱都会配置一个BMU系统，BMU系统通过电压和温度采集线采集插箱内每颗电芯的电压和温度，同时BMU系统接收簇管理单元（BCMU）系统下发的指令，控制插箱内风扇的启停。
此外，BMU装置还会通过均衡线束对插箱内的电芯进行主动均衡，此类均衡电流一般为3A-5A。
第二层的控制是对于每一簇电池的簇管理单元（BCMU），BCMU通过CAN通讯接收来自于BMU上传的簇内每颗电芯的电压和温度，同时采集该簇内的电流。此外，BCMU单元根据内部设置的保护参数控制高压箱内的断路器和接触器的操作。对于水冷储能系统，BCMU还会来控制整簇的水冷机组的启停和功率。
第三层的控制为BA系统，它接收整个电堆的所有电芯的数据。同时，它和PCS和储能系统的后台EMS进行通讯，实时把电芯数据上传给后台EMS监控，并把相关的告警和保护动作情况上传给EMS系统。当发生紧急故障的时候，BA会通过干节点和PCS通讯，控制PCS紧急停机。
一个好的BMS系统将在预期的工作条件和环境内，从输入中生成准确的输出。有一些外部的环境可能会干扰BMS系统的正确输出，例如环境温度对SOC计算精度的影响，又或者是接触器并没有按照指令正确动作等，这就要求BMS系统有非常强的鲁棒性。图4显示了简单框架下电池管理系统的输入/输出量。
对于BMS的软件功能可以分为底层设备驱动程序、硬件接口程序和上位机计算决策程序。
对于BMU系统来说，它的主要功能是采集每颗电压和温度并上传给BCMU。BMU只做最简单的逻辑控制，例如电压和温度是否越界告警，并把此告警信号上传。BCMU作为簇管理单元，会利用相对复杂的算法和模型评估电芯的运行状态，并把数据进一步上传给BA。
BA应是一个有大量数据处理功能的计算机并配置数据库。它能够进行历史数据分析并对电芯模型进行进一步优化，优化完成后将最新的模型下发给BCMU单元。只有这样的分层控制，才能满足BMS的控制实时性和精准性。
大规模电化学储能BMS的硬件架构可分为两类，第一类为分布式架构，另一类为半分布式架构（见图5）。分布式体系架构已经在上一小节中进行了阐述。
它的主要特点是高度的模块化，在今后具有高度集成的系统可能会将检测充电电路直接合并到电池模块中。对于半分布式架构，其中的电池管理单元对一个电池插箱负责，它可以与高压测量和控制设备一起操作。该模块可包含高压测量，接触器或继电器、熔丝和电流传感器或分流器。这样的模块使得系统更容易进行缩放。
电池管理系统的供电电源有几种可能的来源。电池管理系统可以直接由电池组的电池供电，也可以完全由外部控制电源供电。几种供电方式各有优缺点。
如果由电池组进行供电，那么它具备黑启动的功能，即外部的供电电压失去后（包括UPS系统），BMS还是能够检测到储能系统的运行状态，支持储能系统的黑启动。
但该供电方式是在电池端取电，长期以往会导致电池的电压下降（即增大了电芯的自放电），并且由于电芯内部的不一致性导致电池电压下降的幅度不一致，导致整个储能系统的电芯的不一致性会加大。
如果BMS系统是由外部供电，则不存在上述问题，但当外部供电消失后，BMS系统也退出运行。因此我们可以在BMS内部设置一个切换装置，正常情况，BMS可以由外部电源供电，在外部电源缺失的情况下，可以切换至电池供电，从而结合两者的优势，进一步提升了系统的可靠性。
电池测量电路应向电池单元提供高直流阻抗，以最大程度地减少寄生功耗。除了保持较低的功耗外，不同电芯之间的功耗差异不要太大，因为这样会加剧电池单元的不平衡并降低电池性能。
在系统待机下，要减少其待机电流，确保电池管理系统不会耗尽电池电量。因此，降低测量电路的能耗几乎是所有电池管理系统架构的共同目标。
BMU会对插箱内所有电芯进行电压测量，同时它还可以采集整个插箱电压。通过这些冗余的数据可以很好的检测许多可能的故障。换而言之，插箱内单体电芯电压之和应该等于整个插箱电压。要使用这些测量来分析电芯电压采集的系统误差并做出对等的校正，这样可以防止由于主要测量误差引起的过度充电和过度放电的危险。对于冗余配置的电压测量，求其平均值可以更好的提高其测量精度。
另外，电压测量的精度影响了电芯正常的电压工作范围。假设存在一个测量误差DelatV，那么对于一个测量电压Vm，它真正的电池电压是位于[Vm-DeltaV, Vm+DeltaV]之间的区域的。
为了保证电芯在规定的充放电范围内，在充电时候BMS控制单体电芯最高电压应为规定的上限电压减去测量误差DelatV，从而避免过充。与之对应，在放电时候的最低电压应为规定的下限电压加上测量误差DelatV，从而避免过放。
这就无形中减少了电芯的充放电电压的范围。此外，电压测量精度直接影响了SOC的计算精度。在给定电压下的函数SOC(V),则实际的SOC的范围为[SOC(Vm-DeltaV),SOC(Vm+DeltaV)],由于不同SOC范围的电压变化率也有不同，因此SOC计算误差是和DeltaV和SOC(V)的斜率成正比的。
组串电流的测量是电池管理系统测量的另一个基本电池电量，由于与电压测量相同的原因，可能需要执行多个冗余电流传感器测量。电流传感器的选择需要考虑传感器测量范围有足够的空间，因为一些测量误差的大小取决于所用电流传感器的满量程。
此外，对于电池电流会快速变化的应用场景，还需要考虑传感器的带宽和频率响应，使得传感器足够快的捕获动态电流的变化。
分流器：分流器是一个阻值非常低的精密电阻，分流电阻足够小，使得在电池系统的大功率电流路径中该电压降可忽略不计，但也大到足以被电池管理系统测量。分流器的原理图如图6所示：
分流器价格便宜,种类繁多，并且不需要外部电源。通常，分流器的测量精度能够达到0.1%-0.5%。此外，分流器放大器电路需要高共模抑制比、低直流偏移、高增益以及良好的热稳定性等（见图7）。对于宽温度范围内运行的系统，电池管理系统必须考虑分流器电阻随温度变化的情况。
霍尔效应传感器：霍尔效应是在磁场存在下产生与电流成比例的电压。与分流器不同，霍尔效应传感器必须由外部电源供电。霍尔效应传感器有开环和闭环两类。闭环型在磁心周围包括一个额外的线圈。通过控制线圈的电流大小和方向，磁心中的总磁通可以设置为零，所需的电流大小和电池电流成正比。闭环传感器有更高的准确度和反应时间，不易产生磁饱和，但体积大，成本高。
大多数霍尔效应传感器存在零偏移误差。它随着温度的变化而变化，这样的误差对于用安时积分计算的SOC有很大的影响。例如对于偏移误差在0.001C的电流传感器，在运行一周后会累计16.8%的SOC误差。因此，在霍尔效应传感器中使用零漂移补偿和零电流消除来降低零偏移误差带来的影响。
BMS系统在对电芯运行状态进行判断的时候，需要输入同步的电压和电流的采集数据。电流和电压采集同步最简单的方法就是在非常短的时间内采集所有的电压和电流，使得差异可以忽略不记。此外，可以利用时间戳添加到测量设备中，以确保准确的电池状态估计。
BMS很重要的功能就是根据电芯的温度进行热管理来确保电芯在规定的温度范围内运行，同时控制同一个电堆/电池簇的温度差在合理的范围内。热敏电阻是在嵌入式系统中测量温度最为常见的器件之一。
热敏电阻的电阻值随温度变化而变化，它分为负温度系数（NTC），即热敏电阻的电阻值随温度降低而增加和正温度系数（PTC），即热敏电阻的电阻值随温度升高而增加。
正常情况下，锂离子电池的运行范围为-5度到35度，在这个范围内要求热敏电阻测量有非常高的准确度，同时电芯也有可能发生热失控等异常情况，这就要求热敏电阻有一个非常宽范围的测量，但在上面的温度测量范围外，可以降低测量的精度。在温度测量的设计中，应该考虑以下二个个方面：
在电池系统中，被测量的最高/最低电压和实际的电芯的最高/最低电压的差值有多大。因为电池本身可能会有热梯度，这就需要在不同的实验环境下，测量这个实际的最大差值。
在最大的功率充放电的情况下，测量的温度比电芯的温度低多少？BMS的温度测量只能是电池表面的温度，但实际上电芯内部温度和电池表面温度存在差异。在极端情况下，需要判断电芯的内部温度是否超过了安全温度范围，这个需要在实验室内各个不同工况条件下详细认证。
需要考虑的一个情况是，单个电芯可能发生内部短路，并开始温度升高甚至进入热失控状态。BMS需要在最短的时间内通过其温升速率，温度范围等指标来进行判断，从而把故障非常快速的切除。
在电池管理系统中，接触器控制具有重要的功能。如果接触器无法正常的工作，则没有办法在异常情况下切断电流，防止电池的过充和过放。电池管理系统需要有判断接触器故障的能力，包括无法打开和无法闭合的接触器。焊接而无法断开的接触器会造成潜在的威胁。
接触器都有其额定的最大寿命，这个寿命是接触器在各种开断工况下可以承受的最大循环次数。
在多支路的储能系统中，BCMU中需要具有软起动功能或者预充电功能的电路，以缓解不同簇之间由于压差过大并联在同一个母线上导致的大环流。这种环流会对接触器造成较大的伤害。
一般情况下，接触器应该在较小的压差下闭合，直到触点完全闭合后才应流过电流。解决此类问题的最常用的方法就是使用软起动电路（见图8）。该电路利用一个电阻和附加接触器进行串联，然后再并联到一个主接触器上。
当电池系统准备并入到直流母线上时，支路的接触器会闭合，以通过预充电路的电阻，将电流限制在合理的范围内。当电池系统电压逐步上升和直流母线的电压差足够小时，则闭合主接触器有效的把预充电路进行短路，然后再打开预充电路的接触器。
为了提高系统的可靠性，BMS会使用多个接触器。如果一个接触器被焊接，则第二个接触器可以提供一个有效的隔离方式
接触器故障检测一般有两种方法，一种方法是对实际高压系统进行测量确定接触器两侧之间是否存在导电路径；另一种方法是安装辅助触头。通常，辅助触点策略需要额外的输入和接线，并导致与辅助触点操作不当相关的更多的故障模式。高压测量方法可以直接检测接触器电路的当前状态，并且具有更高的容错能力。
针对于接触器故障的判断可以根据接触器返回的断合状态与电池簇中电流/电压测量值进行一个逻辑判断。
无论是电池的可用容量和电芯在循环过程的衰减程度和电芯运行过程中的温度相关。因此储能系统会配置风冷、液冷以及沉浸式液冷等冷却方式。但无论是什么冷却方式，其目标就是两方面。
一方面是同一簇电芯的温度差越低越好（组串式方案），即让同一簇电芯的电芯衰减尽可能趋于一致。另一方面是整簇电芯的平均温度在25度左右，偏差越小越好，即让电芯的运行环境更加逼近于实验室的测试环境。此外，热管理系统也需要考虑其用电情况，因为它的用电量将全部计入储能系统的自用电，如果用电量过大会影响整个储能系统的效率。
因此，在设计热管理的相关策略，需要寻找一个运行平衡点，即在最小自用电的情况下，达到冷却的两个目标函数。对于风冷系统，应尽可能减少电芯在一个插箱内的数量，以便于更好的控制每颗电芯的温度变化。以280Ah电芯为例，8颗电芯配置为一个插箱，在每一个插箱内配置单独的BMU和风扇来控制整个插箱的温度差和平均温度，其温度差能够在5度以内。
大规模储能系统是有非常复杂的电磁环境，其中一个重要的干扰源来自于多个PCS并联运行的载波。载波不同步造成的高频干扰可以通过直流侧的对地电容反馈到电池侧。这个干扰的峰峰值可以达到上千伏。
如何在强电磁干扰环境下，依旧可以精确的采集电芯的电压和温度对BMS来说是一个挑战。在理想情况下，低压和高压系统相互独立，互不干扰，但在实际运行过程中，低电流还是会穿过隔离装置。这就需要BMS必须进行严格的EMC测试。
在储能系统中，电池插箱等带有绝缘高压元件与接地/箱体接地之间存在寄生电容和电导。这些寄生元件需要进行特别的考虑。因此电池管理系统中应该加入离线或在线的绝缘检测电路。图9简单介绍一个绝缘检测电路。
通过两次测量可以计算出Rfault的值。对于每次测量，将已知电阻Riso接入到接地与电池的正极和负级之间，并测量电阻上的电压。当测量电阻Riso接入时，它和Y型电容形成了一个RC电路。电容器必须充满之后才能进行测量。这就决定了进行这种测量所需要的最小时间。
在电池管理系统中，电池建模的目的是创建能够将容易测量的物理量（例如电压，温度和电流）来计算不能够直接测量的物理量（例如SOC和SOH等）。
对于锂离子电池来说，锂离子的开路电压Voc和SOC是一一对应的关系，该关系可以通过SOC-OCV曲线来表示。即可以通过电池模型实时的计算出电池的开路电压Voc，从而能够测量出电池的实时SOC值。
但在实际测量过程中，电池有明显的滞后现象。一个经典的实验是采用完全相同的电池，一个完全充电，一个完全放电，并从相反的方向接近相等的SOC值，但这两个测量的电压是不相等的。
这在充放电过程中，分别生成了充电的SOC-OCV曲线和放电的SOC-OCV曲线。在实际应用当中，会在充放电曲线中间绘制一条曲线可以近似于给定SOC的零滞后电压。
若给定电池一定规律的充放电电流的时候，电池对外表现出来的特性并不完全是电阻的线性特性。因此，根据电池所表现出来的阶跃和冲激响应可以得出电池的二阶模型，如图10所示。
对于电池模型来说，如何精准的判断电池模型的参数是十分重要的，在后续的参数识别算法中会进行说明。
在自适应模型参数中，通过电流和电压的关系来确定模型的参数。即通过不断的调整模型的参数，使得模型输出的电流和电压的关系与实际测量的电流/电压曲线相吻合。在参数识别算法中，最为典型的为递归最小二乘法。
观察电池测试的一系列数据点，将实际测量的电流值输入模型当中，通过模型计算可以得出电压值。模型预测的电压值和实际测量的电压值之间的误差大小是衡量模型好坏的一个重要的标准。
我们希望能够找到一组参数的模型，使得这个误差能够达到最小值。因此，这个误差函数可以作为目标函数，每次将目标函数对各参数进行求导并不断更新模型参数值，直到达到预期的效果。
对于电芯，可以利用参数辨识的方式判断电芯的运行状态，即判断其内部的阻抗值是否在合理的区间内，通过对电芯参数等级的划分可以将电芯的健康状态分为健康状态、亚健康状态、故障预警和故障状态等四类。通过这样的方式，可以将快要故障的电芯及时的进行更换，避免大的事故发生。
根据电芯的运行特性，电池管理系统需要对储能系统的安全运行区域进行划分。如果该区域过于保守，则储能系统的性能不能得到很好的发挥，影响储能系统运行的经济性。如果该区域过于激进，则储能系统的衰减加剧，甚至威胁到储能运行的安全。对于储能系统来说，以下几个信息来划分整个储能系统的运行安全区域：
单体电芯电压值，即可以运行的单体电芯的最大和最小电压值是多少。
单体电芯温度值，即正常运行的最高温度限制是多少？热失控和其他破坏性影响开始出现的临界温度是多少？作为给定的热管理系统，要使得电芯温度在合理的范围内，其最大的充放电电流是多少？
最大的充放电电流值，即电池最大的充放电倍率是多少？在电池恒功率运行的情况下，最大充放电电流值和组端电压值可以计算出当时储能系统的最大的可充放电功率。
在标准充放电过程中，临界电压变化率，即电压变化率反映其SOH值及其他故障信息。
SOC值，即电芯的充放电深度DoD是多少？均衡策略
由于储能系统是由大量的电芯串并联组成的，因此它有明显的木桶效应。即整个电池簇的性能是受到SOH最小的那颗电芯的限制。因此，储能的循环寿命并不等于电芯的循环寿命，储能的充放电容量并不等于电芯的充放电容量乘以电芯的个数。
如图11所示，当电芯的SOH一致（容量一样），SOC不一致（剩余电量不一样）的情况下，在充电的过程中，中间那颗电芯充满后，同一簇串联的电芯就算没有充满也无法继续进行充电。
在放电的过程中，最右边的电芯放空后，其余同一簇的电芯也无法继续放电。这就是储能系统中由于串并联连接后导致的木桶效应。储能系统集成其中一个核心的目标就是要降低这种木桶效应带来的影响，使得系统的循环寿命逼近单体电芯的循环寿命。
对于储能系统出现的不均衡现象，可以通过电池管理系统的均衡方式来解决。BMS的均衡从方式上分可以分为主动均衡和被动均衡。主动均衡策略又分为以下几类：
图12所示电容均衡电路，在S1a闭合的情况下，电芯1给C12电容进行充电，然后关闭S1a，闭合S1b，C12给电芯2进行充电。因此通过电容的中介来对电芯中不平衡的电量进行转移。这样的均衡电路只能从电压高的电芯转移到电量低的电芯。
但在实际过程中，我们希望依据SOC值来进行均衡，即有的电芯由于他容量比较少，所以电压变化很快，在一个时刻它的电压高，但在下个时刻它的电压就会下降的很快，在这样的情况下，我们不希望进行电量的转移。此外，开关顺序的错误会导致安全问题。
在均衡过程中，电荷可以从n+1电芯传递到n电芯。闭合S1，则电芯给电感L1进行充电，将电量存储在电感中，然后打开S1，电流经过二极管D1给电芯n进行充电。如果要实现电芯n到电芯n+1的电荷转移，则控制开关S2。
该方法不要求电池单元n+1的电压高于电池单元n，也不受电压差的限制。该方法需要选择合适的电感大小、开关频率来实现所需要的平衡电流，而不应该使电感过于饱和。这个电路最大的缺点就是电路只能将能量从一个电池转移到另一个电池，如果能量在大量的电池之间传递，那么这种传递效率将会显著降低。
通过隔离的DC/DC电路，可使得单个电池和另一个电池进行能量的转移。这样的架构可以在选择同一簇中任意的两颗电芯进行均衡。在实际应用中，会加入电芯选择单元，从而降低DC/DC模块的数量，降低整个的成本。
被动均衡电路：被动均衡电路的主要原理是将剩余电量较大的电芯自动向电阻进行放电，从而降低它的剩余电量，使其和其他电芯的电量趋于一致。现有的监控集成电路（AFE）采集芯片内部都会自带被动均衡的功能，具体的示意图如图15所示。
AFE芯片可以输出BAL信号驱动MOS管的开断，从而对单体电芯进行均衡。均衡电阻的选型必须谨慎处理，如果使用PCB贴片电阻，则它是发热量最大的元器件。被动均衡电路结构简单，成本较低，但其均衡效果不如主动均衡电路。
SOC主要表示当前电池可释放的荷电量（库仑）除以电池在充满电状态下的总荷电量的比值。需要注意的是SOC和SOE（内部有效容量）是有区别的，SOE是充放电曲线下对应的面积。对于SOC的计算，需要考虑以下方面的内容：
库仑效率：锂离子电池的库仑效率几乎都在99%左右。因此，在充放电公式当中会加入库伦效率因子。
电池端电压的变化：在实际的充放电过程中，电池端并不是一个理想的电压源，它的电压是随着充放电过程中不断变化的，即在每个相同的时间间隔它的有效容量SOE是不一致的。
容量随温度的变化而变化：电池的容量是和其温度存在一种非线性的关系。
容量随充放电倍率而变化：在较高的放电倍率的情况下，其容量会降低。
充满电和完全放电的曲线不一致：这里主要是由极化和磁滞效应产生的结果。
由于以上等多个因素的影响，对于精准计算SOC（误差率小于3%）是一个非常大的挑战。现有计算SOC的方法也有很多种，包括了安时积分、开路电压曲线、卡拉曼滤波以及各类AI智能算法等。
安时积分的方法主要取决于电流测量的精度，由于采用积分算法，其误差是不断的累加，此外该算法需要一个初始的SOC值。但安时积分在短时间内的计算是非常精准的，它可以作为其他算法中非常有用的辅助的基准。此外，该方法没有考虑温度对SOC值的影响。在低温情况下，电芯的有效容量会降低，因此一般会在安时积分的基础上加入一个温度修正系数。
开路电压曲线方法需要电池处于几个小时的静置状态，然后查询SOC-OCV曲线来获取SOC的值。一般来说当电芯的充放电曲线处于平台期的时候，其10mV左右的偏差能够导致30%左右的SOC的误差。因此该方法常用来修正安时积分方法中的初始SOC值。
卡尔曼滤波是一种基于电池模型状态估计的基础上来计算SOC值，对于电芯来说，其电压和电流可以被测量，通过模型参数和输入的电流电压可以测算出电芯的开路电压，再通过SOC-OCV曲线可以获取电芯的SOC值。由于卡尔曼滤波主要是用于线性系统，因此其扩展卡尔曼滤波（EKF）和无迹卡尔曼滤波（UKF）用于电池系统的SOC估算。相对于EKF来说，UKF规避了雅可比矩阵的计算，因此能够获得更为精准的SOC值。卡尔曼滤波的计算不受初始值误差的影响，只需要获得上一个时间的状态变量值，因此对于嵌入式系统来说最大限度降低了内存要求。
各类AI智能算法是利用电芯的满充满放数据对例如神经网络的结构进行训练，然后利用训练好的额神经网络对实时输入的数据进行SOC的计算。
该方法对SOC的估算有较高的准确率。但其需要大量的训练数据，并且对训练数据的标定也是一个非常复杂的过程。但该算法笔者认为是一个发展方向。
电芯的容量会随着充电/放电循环次数和总的运行时间的推移而衰减。电池的SOH值主要是和电池的有效容量、阻抗和自放电率相关。对于SOH的计算，可以建立一个近似函数来模拟容量的衰退，例如电池在C(k)期间的容量可以表示为下列参数的函数:
利用各类时间序列预测算法，可以通过历史数据来推算实际SOH值。
此外，SOH值和内部阻抗值存在一定的关系，可以通过测试内部阻抗来估算SOH值。我们可以用线性最小二乘法拟合一系列电压和电流有序对，从而获得相对比较精确的直流欧姆阻抗估测值。利用最小二乘法得出的回归线的斜度等于阻抗，而回归线的截距则代表非IR电压值。此外，检测电流的阶跃变化近似值，还可以测量相应的瞬时电压变化。DeltaV/DeltaI的比值可用于计算该处的欧姆电阻，如图16所示。
对于大规模储能系统来说，它的运行方式一般会有满充和满放，通过这样的一个循环能够很好的估算电芯的可用容量。但电芯的可用容量是和温度相关的一个值，因此在判断容量变化的过程中，最好是一同一个温度来进行满充和满放或者利用温度校准系数来修正容量值。
BMS系统会采用一个或多个有限状态机的算法，负责控制电池的运行状态。这些状态机将响应外部命令以及检测电池系统内部的各个情况。一般情况下，电池系统有“低功耗”或“休眠”模式工作状态。在这种模式下，系统应尽量少从高压电池堆控制电源的能量消耗，否则会加剧电芯的不一致性。
即使电池系统在不运行的状态，将BMS从睡眠模式定期唤醒也是非常有必要的。一是为了更准确地估计荷电状态并对电芯做相应的均衡；二是可以对电池进行各种缺陷的检测，包括自放电等。图17给出了BMS系统运行状态机的示例。
大规模储能系统的BMS是一个非常复杂的系统，它需要考虑储能系统的各种失效工况并对应做出合理的保护动作，从而使得储能系统运行在一个合理和安全的范围内。
电池管理系统的设计可以分为硬件部分和软件部分。硬件部分包括了嵌入式的采集电路，主控电路和均衡电路以及电气设备的断路器，接触器等。其中电芯电压和温度采集的精度尤为重要，这是给软件部分提供的基础数据也是保护动作的基本依据。
软件部分包括了电芯SOC、SOH的计算，电芯状态的智能化分析等。SOC和SOH值给电池的均衡提供了依据，SOC/SOH计算的精度影响了储能系统的均衡效率。
储能系统均衡的好坏决定了储能系统的循环寿命逼近电芯循环寿命的程度。因此，BMS的软硬件是一个相辅相成的系统性工程，需要对电芯的运行特性进行深入的分析，从顶层设计开始，充分考虑到每一个细节才能成就一个高效可靠的电池管理系统。
参考资料：CESA，中国储能网新闻中心，沈聪工作室
2021年全球电化学储能装机规模21.1 GW。其中，锂离子电池93.9%；铅蓄电池2.2%；钠基电池2.0%；液流电池1.2%；超级电容器0.2%；其它0.5%。到2025年，预计电化学储能增量将达到12GW/年，累计装机约40GW。在储能产业链中，各种电化学储能技术、新材料、先进制造设备、储能配套设施等都迎来了爆发式增长的机会。为促进储能产业行业交流，艾邦特建有“储能产业交流群”，欢迎业内人员加入。
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原文始发于微信公众号（艾邦储能与充电）：大规模电化学储能电池管理系统（BMS）概述
