BMS保护板的SOX算法估算方法。SOX包括SOC、SOE和SOP。SOC估计方法传统方法：安时积分法、开路电压法基于电池模型的方法：卡尔曼滤波法、粒子滤波算法神经网络算法：神经网络算法。SOP算法：根据电池的SOC和温度，查表确定持续充放电最大功率瞬时充放电最大功率。电芯的去极化速度，决定当前最大功率使用的频率。当SEI膜表面的Li离子堆积速度大于负极的吸收速度时候，就会发生电压下降，最大功率无法维持。因此，SOP的计算难点是峰值功率与持续功率如何过度？SOH算法:两点法计算SOH根据OCV-SOC曲线确定两个准确的SOC值，并安时累积计算这两个SOC之间的累积充入或放出电量，然后计算出电池的容量，从而得到SOH。算法有一定难度，需要大量的数据和模型，才能比较准确的估算，这里只做简要介绍。电池包一般是由电池模组、热管理系统、电池管理系统(BMS)、电气系统及结构件组成。铅酸改锂电池BMS管理系统
被动均衡主要依赖于电阻放电方式，将电压较高的电池中的电量以热能的形式释放，从而为其他电池创造更多的充电时间。整个系统的电量受限于容量较小的电池。在充电过程中，锂电池通常设有一个上限保护电压值，一旦某一串电池达到此值，锂电池保护板便会切断充电回路，停止充电。被动均衡的优点在于成本低廉且电路设计相对简单，但其缺点在于只基于较低电池残余量进行均衡，无法提升残量较少的电池容量，且均衡过程中释放的热量完全浪费。 光伏BMS电池管理系统方案定制BMS能够实时获取电池的基本参数，包括电压、温度和电流等。
嵌入式处理器是嵌入式系统的关键，是控制、辅助系统运行的硬件单元。嵌入式处理器可以分为嵌入式微处理器(MPU)、嵌入式微控制器(MCU)、嵌入式DSP 处理器(EDSP)及嵌入式片上系统(SoC)。电池管理芯片通常以SoC的形式，直接在片内处理器中嵌入软件代码，通过软硬件无缝结合，灵活实现对电池状态的监测、计量、控制、通讯等功能，把过去许多需要系统设计解决的问题集中在芯片设计中解决，从而简化系统设计，提高集成度，降低系统功耗，提高可靠性。
在储能系统中，BMS（电池管理系统，BatteryManagementSystem）对电池的基本参数进行测量，包括电压、电流、温度等，同时根据系统中的控制策略，控制电池的电压及电流，同时根据电池的温度做出不同的策略调整，防止电池出现过充电和过放电，延长电池的使用寿命。除了监控电池的基本信息以外，BMS还需要根据采集到电池的相关信息，根据系统的算法，计算分析电池的SOC（电池剩余容量）和SOH（电池健康状态），评估当前系统的剩余电量、使用寿命以及剩余使用寿命预测，对存在异常的电池及时管理（切断、限流等）并上报至系统，保证电池的安全性及可靠性；在工商业储能领域，BMS不仅可以确保设备的稳定运行，还可以在电力需求高峰时提供额外的电力，帮助企业节省成本。 储能BMS正在从单纯的电池管理系统向更加综合、智能的数据服务和能源管理平台转变。
BMS保护板的被动均衡技术顾名思义，被动均衡就是将单体电池中容量稍多的个体消耗掉，实现整体的均衡。被动均衡又称为能量耗散式均衡，工作原理是在每节电芯上并联一个电阻，当某个电芯提前充满，而又需要继续给其他电芯充电时，通过电阻对电压高的电芯以热量形式释放电量，为其他电芯争取更多充电时间。由于被动均衡结构更为简单，所以使用比较广。但是被动均衡也有明显的缺点，由于结构简单制作成本低，采用电阻耗能产生热量，从而会使整个系统的效率降低。并且均衡时间短，效果不佳，一般均衡时间都在充电周期末期。此外，只能对高电压电池进行放电，无法对劣质电池进行改进。在适用场景上，被动均衡更适合于小容量、低串数的锂电池组应用，可以释放每颗电芯的储能能力，实现电量的有效利用。 储能BMS主动均衡和被动均衡的区别主要有能量的方式、启动均衡条件、均衡电流、成本等。特种车辆BMS供应商
如果需要更高级的电池管理策略，对灵活性和升级能力有更高要求，那么软件BMS板可能更为合适。铅酸改锂电池BMS管理系统
目前BMS架构主要分为集中式架构和分布式架构。集中式BMS将所有电芯统一用一个BMS硬件采集，适用于电芯少的场景。集中式BMS具有成本低、结构紧凑、可靠性高的优点，一般常见于容量低、总压低、电池系统体积小的场景中，如电动工具、机器人（搬运机器人、助力机器人）、IOT智能家居（扫地机器人、电动吸尘器）、电动叉车、电动低速车（电动自行车、电动摩托、电动观光车、电动巡逻车、电动高尔夫球车等）、轻混合动力汽车。目前行业内分布式BMS的各种术语五花八门，不同的公司，不同的叫法。动力电池BMS大多是主从两层架构。储能BMS则因为电池组规模较大，多数都是三层架构，在从控、主控之上，还有一层总控。 铅酸改锂电池BMS管理系统
