主動均衡是通過電量轉移的方式來實現，這種方式效率更高、損失更小。不同廠家可能采用不同的方法，均衡電流也可能有所不同，范圍通常在1～10A之間。被動均衡更適合于小容量、低串數的鋰電池組應用，而主動均衡則更適用于高串數、大容量的動力型鋰電池組應用。對于電池管理系統（BMS）而言，除了均衡功能外，均衡策略的制定同樣至關重要。主動均衡機制采用電量轉移的方式，將組內電池的總電量轉移給容量較小的電池。電感式主動均衡以物理轉換為基礎，集成了電源開關和微型電感，實現雙向均衡。它可以通過相鄰電池間的電荷轉移來均衡電池，無論是放電、充電還是靜置狀態，都可以進行均衡，且均衡效率高達92%。BMS系統保護板的優勢有哪些？家庭儲能BMS方案開發

船用液冷儲能柜BMS電池管理系統采用兩級架構，每一套電池管理系統由電池模組管理單元BMU、電池簇管理單元BCU組成。BMS系統具有模擬信號高精度檢測及上報，故障告警、上傳和存儲，電池保護，參數設置；被動均衡，電池組SOC標定、操作賬號權限與密碼管理、與其它設備信息交互等功能。從控單元BMU通過對各單體電池的電壓和溫度進行精確采集，實現對電池狀態的實時監控。模塊具有可靠的數據通訊功能，系統運行過程中，可實現與電池管理系統主控單元或者其他設備之間的通訊。主控單元BCU是電池管理系統的控制中樞，通過與從控單元通訊實現對電池單體電壓、溫度等的檢測，并檢測電池組總電壓、充放電流、對地絕緣電阻等外特性參數，按照特定的算法對電池內部狀態（容量、SOC、SOH等）進行估算和監控，在此基礎上實現了對電池組的充放電管理、熱管理、絕緣檢測、單體均衡管理和故障報警；通過通信總線實現與PCS、EMS等實現數據交換，通過菊花鏈實現與BMU通訊。電池包BMS云平臺設計BMS硬件保護板的主要功能有幾個方面。

鋰電池的存放過程中存在一定的風險，需要我們重視并采取有效的安全管理措施。首先，鋰電池的化學性質決定了它在受到外部損傷或過度充電時可能發生燃燒起爆。因此，存放鋰電池的環境應該保持通風良好，遠離火源和高溫場所，避免在潮濕環境中存放。其次，對于長時間不使用的電池，應該采取適當措施進行儲存，例如保持適當的電荷狀態，并定期檢查電池的狀態。在鋰電池的充電過程中也存在一定的風險。使用不合格的充電設備或混用充電器可能導致電池過熱或充電不均衡，增加了電池發生事故的可能性。因此，建議使用原廠配套的充電設備，并遵循廠家的充電建議，避免過度充電或過度放電。除了個體用戶應該注意安全管理外，對于大規模使用鋰電池的場所，例如儲能系統或電動車充電站，更需要建立完善的安全管理制度。這包括定期檢查設備狀態，配備專業人員進行監管和維護，制定應急預案并進行安全演練，以及提供必要的消防設備和應急救援措施。總的來說，鋰電池作為一種高能量密度的電源，在我們生活中發揮著重要的作用，但其安全風險也需要我們高度重視。通過合理的存放、充電和管理措施，我們可以較大程度地減少鋰電池存放過程中可能發生的安全問題，確保使用過程中的安全性和穩定性。

保護板的電流保護，一方面是防止充電電流太大，另一方面是防止放電電流太大。過大的電流，會傷害電池，也可能燒壞保護板自身。首先，保護板有一個基本的關鍵參數：放電電流和充電電流。該電流是保護板的持續放電或者充電電流，它表示保護板自己的載流能力，和電池無關。除了該參數以外，保護板還有一對電流參數，即充電保護電流和放電保護電流。顧名思義，就是在充電或者放電過程中，電流超過該值的大小就關斷。同之前的道理一樣，電流的保護也是有延時的，不過電流保護的恢復是自動的，只要電流減小就會自動恢復。儲能BMS均衡技術是指電池管理系統BMS中用于維護電池組中各個單體電池電量一致性的技術。

電池保護板的自身參數，比如自耗電分為工作自耗電和靜態（睡眠）自耗電，保護板自耗電的電流一般是ua級別。工作自耗電電流較大，主要為保護芯片、mos驅動等消耗。保護板的自耗電太大會過多消耗電池電量，如果長時間擱置的電池，保護板自耗電可能導致電池虧電。自耗電和內阻等，他們不起保護作用，但是對電池的性能是有影響的。保護板的主回路內阻也是一個很重要的參數，保護板的主回路內阻主要來源于pcb板上鋪設阻值，mos的阻值（主要）和分流電阻的阻值。在保護板進行充放電時，特別是mos部分，會產生大量的熱，因此一般保護板的mos上都需要貼一大塊的鋁片用于導熱和散熱。除了這些基本功能以外，為了使用不同的應用場景個需求，保護板還有各種各樣的附加功能（如均衡功能），特別是帶軟件的保護板，功能更是異常豐富，比如藍牙、wifi、GPS、串口、CAN等應有盡有，再高階一點，就成了電池管理系統了（BMS）。BMS系統保護板能實現電池的平衡管理，確保多節電池電動車的每節電池在充放電過程中的壓差較小。中穎BMS電池管理系統

BMS被動均衡技術先于主動均衡在電動市場中應用，技術也較為成熟。家庭儲能BMS方案開發

基于模型的方法估算電池SOC，包括電化學阻抗頻譜法(EIS)和等效電路模型(ECM)，通過模擬電池的電化學反應和電氣行為來進行深入的SOC分析。這些方法可評估內阻、容量和其他關鍵參數，從而多方面了解各種運行條件下的SOC。卡爾曼濾波是另一種流行的基于模型的技術，它能整合來自多個傳感器的數據，即使在動態環境中也能精確估算SOC。然而，卡爾曼濾波法的準確性容易受到傳感器漂移、極端溫度變化和電池行為變化等外部因素的影響。大多數電動汽車使用不同的技術組合來準確測量SOC。庫侖計數和OCV快速獲得基本數據，而EIS、ECM和卡爾曼濾波則提供更詳細和更精確的信息。此外，神經網絡，人工智能的應用也在不斷的提高SOC的準確性。家庭儲能BMS方案開發