在任何工况下均保持精准的 BMS 开发

当电芯满电或亏电、温热或低温、全新或老化时，您的BMS精度如何？

BMS 开发涉及荷电状态、健康状态和功率状态的估算器，要求在任何工况下均保持准确，并确保系统安全。这些估算器基于被控对象模型进行开发。以基于物理的 Batemo Cell Model 作为被控对象模型，模型误差不会转化为估算误差，且每次代码变更均可对照物理规律进行测试。

联系电池工程师

电池包打开，电池管理系统读取每一电芯行；图表显示简单模型在低温大电流下偏离真实荷电状态，而 Batemo Cell Model 始终保持准确跟踪。

BMS开发：使用Batemo Cell Model前后对比

目前，BMS算法基于简单的等效电路（RC）模型进行调校，并在台架及硬件在环测试中加以修正。将 Batemo Cell Model 接入回路后，从第一组参数集到微控制器上的代码，算法的开发与测试均可基于物理模型进行。

实测值与 Batemo Cell Model 对比

电压 / V

容量 / Ah

0.45 A
4.45 A
17.81 A
35.62 A
49.42 A

0.7%

模型电压偏差，所有验证测试的均方根值

在 25 °C 下，0.1 C 至 11.1 C 的 Molicel INR21700-P45B 实测放电曲线。查看电芯 ›

当前
通过测试对估算器进行参数化。
估算器需要专属电芯模型，而对其进行参数化通常需要在台架上进行 30 天的测试。
使用 Batemo Cell Model
虚拟完成参数化。
Batemo Cell Model 以虚拟测试取代参数化测试：在一天之内完成远超实验台能力的大量密集采样测试。
您的收益: 30 至 1完成估算模型参数化所需天数
当前
使用简单的 RC 模型。
软件在环基于少量台架测量所得的查找表或等效电路模型运行，其误差将直接传递至估算器。
使用 Batemo Cell Model
以实际为基准开发。
Batemo Cell Model作为您的被控对象模型，与真实电芯高度匹配，因此被控对象模型误差不会转化为估算误差。想自行验证？Batemo Cell Data为您提供模型背后的测量数据，无需测试任何电芯即可完成自主验证。
您的收益: 现实作为您的对象模型，模型误差不会转化为估算误差
当前
测试少量场景。
测试台运行少量冷启动、脉冲和老化电芯测试。真正造成损害的边界情况，往往是从未被测试过的。
使用 Batemo Cell Model
测试每次代码变更。
自动化程序每天运行数千个场景，并在整个工作范围内对照真实物理特性检验每次代码变更。
您的收益: ÷ 10BMS软件中的残余误差概率
当前
仅针对新电芯进行验证。
老化后的电芯首先需要在测试台上制备，因此大多数估算器仅在新鲜电芯上经过验证，随着电芯老化会产生偏差。
使用 Batemo Cell Model
构建稳健的 BMS。
物理模型在真实老化测试开展之前，即可基于物理原理对电芯进行虚拟老化仿真。无论实际老化情况如何，您的 BMS 均能保持精确。
您的收益: 鲁棒性强覆盖电芯整个寿命周期的精度
当前
在硬件在环中发现问题。
为微控制器生成代码，并通过硬件在环测试发现等效电路模型所遗漏的问题。每一项发现都意味着新一轮的重新设计。
使用 Batemo Cell Model
立即实施。
由于 Batemo Cell Model 与实际情况高度吻合，硬件在环或功率硬件在环测试中鲜有意外发现。您的软件经过虚拟测试后可直接部署到微控制器，无需担心意外情况。
您的收益: 减少迭代循环实施简便，减少重新设计

一名工程师在Batemo测试实验室的电池测试机架之间工作。 — 减少硬件在环台架上的意外
当被控对象模型与现实相符时，硬件在环测试将验证您的软件，而非暴露其错误。每节省一个迭代循环，即可节省数周的测试时间。

在整个工作窗口内保持精确

BMS 需要在电芯的各种工作状态下估算荷电状态、健康状态和功率：无论满电还是亏电、温热还是寒冷、低电流还是高电流。图表展示了某款电芯的实测工作窗口：在各放电功率下可输出的有效能量。Batemo Cell Model 经过此类实测数据的验证。

实测工作点

可用能量 / Wh

放电功率 / W

在25 °C环境温度下，Molicel INR21700-P45B在172 W时输出6.9 Wh——低于C/10 (1.6 W)时的16.2 Wh。

Molicel INR21700-P45B 的可用能量随放电功率的变化曲线，测量温度为 25 °C。查看电芯 ›

一位 Batemo 工程师在会议桌旁向同事在大屏幕上讲解仿真结果。 — BMS 的性能上限取决于其开发所依据的电芯模型。

关于BMS开发的常见问题

为什么BMS无法直接测量荷电状态？

荷电状态无法直接测量。传感器读取的是电压、电流和温度，BMS根据这些读数以及电芯模型推算荷电量。由于电压还受负载、温度和老化的影响，推算结果会产生漂移。每一个百分点的误差都会在低端损耗可用续航，在高端压缩安全裕量。这正是基于物理的仿真的价值所在：借助它，您可以优化BMS算法，充分利用电芯的容量。

什么因素限制了荷电状态估算精度？

影响因素有四个：估算器背后电芯模型的质量、传感器误差、开路电压曲线的形状以及电芯的老化。平坦的电压曲线会将微小的传感器误差放大为较大的荷电状态误差。低温和大电流会使工作点偏离标定点。上述每个问题都有对应的解决方案，均通过基于物理的仿真加以开发。

如何在没有硬件的情况下测试BMS？

使用软件在环。BMS 代码在电芯的被控对象模型上运行，自动化程序回放各类场景：冷启动、大电流脉冲、老化电芯。由于 Batemo Cell Models 可在数秒内完成运行，每天可执行数千个场景。硬件在环测试与台架测试随后对已经过充分压力测试的设计进行验证。

为什么基于物理的被控对象模型能减少BMS误差？

结构错误的电池模型会将自身的误差转化为BMS的误差。基于物理的模型能够描述电芯内部的电气、热和物理过程，在低温、大电流及老化工况下依然有效，而查找表或拟合电路模型在这些条件下会产生漂移。估算器针对物理模型进行验证，而非针对其自身的训练数据。

我能否使用实测数据验证我的 BMS，而无需自行开展测试？

是的。Batemo Cell Data保存了每个Batemo Cell Model背后的测量数据：涵盖整个工作范围内的恒流、脉冲和功率曲线测试。您无需自行测试电芯，即可将估算器同时对照模型和测量数据进行验证。对于大多数开发工作，经过验证的模型本身已经足够。Batemo Cell Model还可以虚拟运行BMS模型的参数化测试，从而更快地获得更高质量的BMS模型。

Batemo 电芯模型的精度如何？

在 198 个经过验证的电芯中，模型偏差的中位数为 0.8 %，该数值基于验证实验测得。这是您的估算器所参照的基准精度，而非估算器本身的精度。Batemo 为其模型提供质量保证：如果您能证明存在精度更高的电池电芯模型，我们将全额退款。我们在本网站每个电芯页面上公开每个模型的精度，并为每个模型提供 Excel 报告，详细展示其在验证工况下的精度表现。