電化學儲能的最小單元為電芯，以磷酸鐵鋰電芯為例，其電壓為3.2V，現主流儲能電芯的容量為120Ah-280Ah。對于大規模電化學儲能系統來說，整個架構可以分為3個部分。第一個部分為電池插箱部分，即把電芯進行串聯放入到一個殼體當中，這個殼體我們稱為電池插箱（見圖1），電池插箱內的電芯通過鋁排進行串聯焊接。電池管理系統的最底層控制單位（BMU）就是用來監測插箱內的每顆電芯。第二部分為電池簇部分，即把多個電池插箱進行串聯形成一個電池簇。電池簇的電壓要達到變流器（PCS）所需要的電壓。目前，主流的電力變流器分為1000V和1500V直流系統。對于1000V系統，需要將256顆280Ah的電芯進行串聯形成一簇電池，即需要256/8=32個插箱進行串聯。插箱之間的串聯可以使用銅排連接，這樣的串聯方式下一簇電池的容量為256*280Ah*3.2 = 229.37kWh。這一層對應于電池管理單元的第二層控制單元（BCMU）即為電池簇管理單元。第三部分為電池堆管理部分，即把多個電池簇并聯在一起形成一個大的儲能電堆。例如把20簇電池并聯在一起，放入到一個集裝箱內，則這個集裝箱的電池容量為229.37kWh*20 =4.587MWh。對于一個100MWh的電化學儲能系統，需要22個集裝箱。電堆是由電池管理系統的第三層控制單元（BA）進行控制。圖2展示了電池簇和電池堆示意圖。
根據電池系統的整體架構，BMS的系統架構也是相對應的（見圖3）。一般來說，大規模電化學儲能BMS系統分為三層架構。最底層架構為BMU，即每一個電池插箱都會配置一個BMU系統，BMU系統通過電壓和溫度采集線采集插箱內每顆電芯的電壓和溫度，同時BMU系統接收簇管理單元（BCMU）系統下發的指令，控制插箱內風扇的啟停。此外，BMU裝置還會通過均衡線束對插箱內的電芯進行主動均衡，此類均衡電流一般為3A-5A。第二層的控制是對于每一簇電池的簇管理單元（BCMU），BCMU通過CAN通訊接收來自于BMU上傳的簇內每顆電芯的電壓和溫度，同時采集該簇內的電流。此外，BCMU單元根據內部設置的保護參數控制高壓箱內的斷路器和接觸器的操作。對于水冷儲能系統，BCMU還會來控制整簇的水冷機組的啟停和功率。第三層的控制為BA系統，它接收整個電堆的所有電芯的數據。同時，它和PCS和儲能系統的后臺EMS進行通訊，實時把電芯數據上傳給后臺EMS監控，并把相關的告警和保護動作情況上傳給EMS系統。當發生緊急故障的時候，BA會通過干節點和PCS通訊，控制PCS緊急停機。一個好的BMS系統將在預期的工作條件和環境內，從輸入中生成準確的輸出。有一些外部的環境可能會干擾BMS系統的正確輸出，例如環境溫度對SOC計算精度的影響，又或者是接觸器并沒有按照指令正確動作等，這就要求BMS系統有非常強的魯棒性。圖4顯示了簡單框架下電池管理系統的輸入/輸出量。
對于BMS的軟件功能可以分為底層設備驅動程序、硬件接口程序和上位機計算決策程序。對于BMU系統來說，它的主要功能是采集每顆電壓和溫度并上傳給BCMU。BMU只做最簡單的邏輯控制，例如電壓和溫度是否越界告警，并把此告警信號上傳。BCMU作為簇管理單元，會利用相對復雜的算法和模型評估電芯的運行狀態，并把數據進一步上傳給BA。BA應是一個有大量數據處理功能的計算機并配置數據庫。它能夠進行歷史數據分析并對電芯模型進行進一步優化，優化完成后將最新的模型下發給BCMU單元。只有這樣的分層控制，才能滿足BMS的控制實時性和精準性。大規模電化學儲能BMS的硬件架構可分為兩類，第一類為分布式架構，另一類為半分布式架構（見圖5）。分布式體系架構已經在上一小節中進行了闡述。它的主要特點是高度的模塊化，在今后具有高度集成的系統可能會將檢測充電電路直接合并到電池模塊中。對于半分布式架構，其中的電池管理單元對一個電池插箱負責，它可以與高壓測量和控制設備一起操作。該模塊可包含高壓測量，接觸器或繼電器、熔絲和電流傳感器或分流器。這樣的模塊使得系統更容易進行縮放。
電池管理系統的供電電源有幾種可能的來源。電池管理系統可以直接由電池組的電池供電，也可以完全由外部控制電源供電。幾種供電方式各有優缺點。
如果由電池組進行供電，那么它具備黑啟動的功能，即外部的供電電壓失去后（包括UPS系統），BMS還是能夠檢測到儲能系統的運行狀態，支持儲能系統的黑啟動。但該供電方式是在電池端取電，長期以往會導致電池的電壓下降（即增大了電芯的自放電），并且由于電芯內部的不一致性導致電池電壓下降的幅度不一致，導致整個儲能系統的電芯的不一致性會加大。如果BMS系統是由外部供電，則不存在上述問題，但當外部供電消失后，BMS系統也退出運行。因此我們可以在BMS內部設置一個切換裝置，正常情況，BMS可以由外部電源供電，在外部電源缺失的情況下，可以切換至電池供電，從而結合兩者的優勢，進一步提升了系統的可靠性。電池測量電路應向電池單元提供高直流阻抗，以最大程度地減少寄生功耗。除了保持較低的功耗外，不同電芯之間的功耗差異不要太大，因為這樣會加劇電池單元的不平衡并降低電池性能。在系統待機下，要減少其待機電流，確保電池管理系統不會耗盡電池電量。因此，降低測量電路的能耗幾乎是所有電池管理系統架構的共同目標。BMU會對插箱內所有電芯進行電壓測量，同時它還可以采集整個插箱電壓。通過這些冗余的數據可以很好的檢測許多可能的故障。換而言之，插箱內單體電芯電壓之和應該等于整個插箱電壓。要使用這些測量來分析電芯電壓采集的系統誤差并做出對等的校正，這樣可以防止由于主要測量誤差引起的過度充電和過度放電的危險。對于冗余配置的電壓測量，求其平均值可以更好的提高其測量精度。另外，電壓測量的精度影響了電芯正常的電壓工作范圍。假設存在一個測量誤差DelatV，那么對于一個測量電壓Vm，它真正的電池電壓是位于[Vm-DeltaV, Vm+DeltaV]之間的區域的。為了保證電芯在規定的充放電范圍內，在充電時候BMS控制單體電芯最高電壓應為規定的上限電壓減去測量誤差DelatV，從而避免過充。與之對應，在放電時候的最低電壓應為規定的下限電壓加上測量誤差DelatV，從而避免過放。這就無形中減少了電芯的充放電電壓的范圍。此外，電壓測量精度直接影響了SOC的計算精度。在給定電壓下的函數SOC(V),則實際的SOC的范圍為[SOC(Vm-DeltaV),SOC(Vm+DeltaV)],由于不同SOC范圍的電壓變化率也有不同，因此SOC計算誤差是和DeltaV和SOC(V)的斜率成正比的。組串電流的測量是電池管理系統測量的另一個基本電池電量，由于與電壓測量相同的原因，可能需要執行多個冗余電流傳感器測量。電流傳感器的選擇需要考慮傳感器測量范圍有足夠的空間，因為一些測量誤差的大小取決于所用電流傳感器的滿量程。此外，對于電池電流會快速變化的應用場景，還需要考慮傳感器的帶寬和頻率響應，使得傳感器足夠快的捕獲動態電流的變化。分流器：分流器是一個阻值非常低的精密電阻，分流電阻足夠小，使得在電池系統的大功率電流路徑中該電壓降可忽略不計，但也大到足以被電池管理系統測量。分流器的原理圖如圖6所示：
分流器價格便宜,種類繁多，并且不需要外部電源。通常，分流器的測量精度能夠達到0.1%-0.5%。此外，分流器放大器電路需要高共模抑制比、低直流偏移、高增益以及良好的熱穩定性等（見圖7）。對于寬溫度范圍內運行的系統，電池管理系統必須考慮分流器電阻隨溫度變化的情況。
霍爾效應傳感器：霍爾效應是在磁場存在下產生與電流成比例的電壓。與分流器不同，霍爾效應傳感器必須由外部電源供電。霍爾效應傳感器有開環和閉環兩類。閉環型在磁心周圍包括一個額外的線圈。通過控制線圈的電流大小和方向，磁心中的總磁通可以設置為零，所需的電流大小和電池電流成正比。閉環傳感器有更高的準確度和反應時間，不易產生磁飽和，但體積大，成本高。大多數霍爾效應傳感器存在零偏移誤差。它隨著溫度的變化而變化，這樣的誤差對于用安時積分計算的SOC有很大的影響。例如對于偏移誤差在0.001C的電流傳感器，在運行一周后會累計16.8%的SOC誤差。因此，在霍爾效應傳感器中使用零漂移補償和零電流消除來降低零偏移誤差帶來的影響。BMS系統在對電芯運行狀態進行判斷的時候，需要輸入同步的電壓和電流的采集數據。電流和電壓采集同步最簡單的方法就是在非常短的時間內采集所有的電壓和電流，使得差異可以忽略不記。此外，可以利用時間戳添加到測量設備中，以確保準確的電池狀態估計。BMS很重要的功能就是根據電芯的溫度進行熱管理來確保電芯在規定的溫度范圍內運行，同時控制同一個電堆/電池簇的溫度差在合理的范圍內。熱敏電阻是在嵌入式系統中測量溫度最為常見的器件之一。熱敏電阻的電阻值隨溫度變化而變化，它分為負溫度系數（NTC），即熱敏電阻的電阻值隨溫度降低而增加和正溫度系數（PTC），即熱敏電阻的電阻值隨溫度升高而增加。正常情況下，鋰離子電池的運行范圍為-5度到35度，在這個范圍內要求熱敏電阻測量有非常高的準確度，同時電芯也有可能發生熱失控等異常情況，這就要求熱敏電阻有一個非常寬范圍的測量，但在上面的溫度測量范圍外，可以降低測量的精度。在溫度測量的設計中，應該考慮以下二個個方面：在電池系統中，被測量的最高/最低電壓和實際的電芯的最高/最低電壓的差值有多大。因為電池本身可能會有熱梯度，這就需要在不同的實驗環境下，測量這個實際的最大差值。在最大的功率充放電的情況下，測量的溫度比電芯的溫度低多少？BMS的溫度測量只能是電池表面的溫度，但實際上電芯內部溫度和電池表面溫度存在差異。在極端情況下，需要判斷電芯的內部溫度是否超過了安全溫度范圍，這個需要在實驗室內各個不同工況條件下詳細認證。需要考慮的一個情況是，單個電芯可能發生內部短路，并開始溫度升高甚至進入熱失控狀態。BMS需要在最短的時間內通過其溫升速率，溫度范圍等指標來進行判斷，從而把故障非常快速的切除。在電池管理系統中，接觸器控制具有重要的功能。如果接觸器無法正常的工作，則沒有辦法在異常情況下切斷電流，防止電池的過充和過放。電池管理系統需要有判斷接觸器故障的能力，包括無法打開和無法閉合的接觸器。焊接而無法斷開的接觸器會造成潛在的威脅。接觸器都有其額定的最大壽命，這個壽命是接觸器在各種開斷工況下可以承受的最大循環次數。在多支路的儲能系統中，BCMU中需要具有軟起動功能或者預充電功能的電路，以緩解不同簇之間由于壓差過大并聯在同一個母線上導致的大環流。這種環流會對接觸器造成較大的傷害。一般情況下，接觸器應該在較小的壓差下閉合，直到觸點完全閉合后才應流過電流。解決此類問題的最常用的方法就是使用軟起動電路（見圖8）。該電路利用一個電阻和附加接觸器進行串聯，然后再并聯到一個主接觸器上。
當電池系統準備并入到直流母線上時，支路的接觸器會閉合，以通過預充電路的電阻，將電流限制在合理的范圍內。當電池系統電壓逐步上升和直流母線的電壓差足夠小時，則閉合主接觸器有效的把預充電路進行短路，然后再打開預充電路的接觸器。為了提高系統的可靠性，BMS會使用多個接觸器。如果一個接觸器被焊接，則第二個接觸器可以提供一個有效的隔離方式接觸器故障檢測一般有兩種方法，一種方法是對實際高壓系統進行測量確定接觸器兩側之間是否存在導電路徑；另一種方法是安裝輔助觸頭。通常，輔助觸點策略需要額外的輸入和接線，并導致與輔助觸點操作不當相關的更多的故障模式。高壓測量方法可以直接檢測接觸器電路的當前狀態，并且具有更高的容錯能力。針對于接觸器故障的判斷可以根據接觸器返回的斷合狀態與電池簇中電流/電壓測量值進行一個邏輯判斷。無論是電池的可用容量和電芯在循環過程的衰減程度和電芯運行過程中的溫度相關。因此儲能系統會配置風冷、液冷以及沉浸式液冷等冷卻方式。但無論是什么冷卻方式，其目標就是兩方面。一方面是同一簇電芯的溫度差越低越好（組串式方案），即讓同一簇電芯的電芯衰減盡可能趨于一致。另一方面是整簇電芯的平均溫度在25度左右，偏差越小越好，即讓電芯的運行環境更加逼近于實驗室的測試環境。此外，熱管理系統也需要考慮其用電情況，因為它的用電量將全部計入儲能系統的自用電，如果用電量過大會影響整個儲能系統的效率。因此，在設計熱管理的相關策略，需要尋找一個運行平衡點，即在最小自用電的情況下，達到冷卻的兩個目標函數。對于風冷系統，應盡可能減少電芯在一個插箱內的數量，以便于更好的控制每顆電芯的溫度變化。以280Ah電芯為例，8顆電芯配置為一個插箱，在每一個插箱內配置單獨的BMU和風扇來控制整個插箱的溫度差和平均溫度，其溫度差能夠在5度以內。大規模儲能系統是有非常復雜的電磁環境，其中一個重要的干擾源來自于多個PCS并聯運行的載波。載波不同步造成的高頻干擾可以通過直流側的對地電容反饋到電池側。這個干擾的峰峰值可以達到上千伏。如何在強電磁干擾環境下，依舊可以精確的采集電芯的電壓和溫度對BMS來說是一個挑戰。在理想情況下，低壓和高壓系統相互獨立，互不干擾，但在實際運行過程中，低電流還是會穿過隔離裝置。這就需要BMS必須進行嚴格的EMC測試。在儲能系統中，電池插箱等帶有絕緣高壓元件與接地/箱體接地之間存在寄生電容和電導。這些寄生元件需要進行特別的考慮。因此電池管理系統中應該加入離線或在線的絕緣檢測電路。圖9簡單介紹一個絕緣檢測電路。
通過兩次測量可以計算出Rfault的值。對于每次測量，將已知電阻Riso接入到接地與電池的正極和負級之間，并測量電阻上的電壓。當測量電阻Riso接入時，它和Y型電容形成了一個RC電路。電容器必須充滿之后才能進行測量。這就決定了進行這種測量所需要的最小時間。在電池管理系統中，電池建模的目的是創建能夠將容易測量的物理量（例如電壓，溫度和電流）來計算不能夠直接測量的物理量（例如SOC和SOH等）。對于鋰離子電池來說，鋰離子的開路電壓Voc和SOC是一一對應的關系，該關系可以通過SOC-OCV曲線來表示。即可以通過電池模型實時的計算出電池的開路電壓Voc，從而能夠測量出電池的實時SOC值。但在實際測量過程中，電池有明顯的滯后現象。一個經典的實驗是采用完全相同的電池，一個完全充電，一個完全放電，并從相反的方向接近相等的SOC值，但這兩個測量的電壓是不相等的。這在充放電過程中，分別生成了充電的SOC-OCV曲線和放電的SOC-OCV曲線。在實際應用當中，會在充放電曲線中間繪制一條曲線可以近似于給定SOC的零滯后電壓。若給定電池一定規律的充放電電流的時候，電池對外表現出來的特性并不完全是電阻的線性特性。因此，根據電池所表現出來的階躍和沖激響應可以得出電池的二階模型，如圖10所示。
對于電池模型來說，如何精準的判斷電池模型的參數是十分重要的，在后續的參數識別算法中會進行說明。在自適應模型參數中，通過電流和電壓的關系來確定模型的參數。即通過不斷的調整模型的參數，使得模型輸出的電流和電壓的關系與實際測量的電流/電壓曲線相吻合。在參數識別算法中，最為典型的為遞歸最小二乘法。觀察電池測試的一系列數據點，將實際測量的電流值輸入模型當中，通過模型計算可以得出電壓值。模型預測的電壓值和實際測量的電壓值之間的誤差大小是衡量模型好壞的一個重要的標準。我們希望能夠找到一組參數的模型，使得這個誤差能夠達到最小值。因此，這個誤差函數可以作為目標函數，每次將目標函數對各參數進行求導并不斷更新模型參數值，直到達到預期的效果。對于電芯，可以利用參數辨識的方式判斷電芯的運行狀態，即判斷其內部的阻抗值是否在合理的區間內，通過對電芯參數等級的劃分可以將電芯的健康狀態分為健康狀態、亞健康狀態、故障預警和故障狀態等四類。通過這樣的方式，可以將快要故障的電芯及時的進行更換，避免大的事故發生。根據電芯的運行特性，電池管理系統需要對儲能系統的安全運行區域進行劃分。如果該區域過于保守，則儲能系統的性能不能得到很好的發揮，影響儲能系統運行的經濟性。如果該區域過于激進，則儲能系統的衰減加劇，甚至威脅到儲能運行的安全。對于儲能系統來說，以下幾個信息來劃分整個儲能系統的運行安全區域：單體電芯電壓值，即可以運行的單體電芯的最大和最小電壓值是多少。單體電芯溫度值，即正常運行的最高溫度限制是多少？熱失控和其他破壞性影響開始出現的臨界溫度是多少？作為給定的熱管理系統，要使得電芯溫度在合理的范圍內，其最大的充放電電流是多少？最大的充放電電流值，即電池最大的充放電倍率是多少？在電池恒功率運行的情況下，最大充放電電流值和組端電壓值可以計算出當時儲能系統的最大的可充放電功率。在標準充放電過程中，臨界電壓變化率，即電壓變化率反映其SOH值及其他故障信息。SOC值，即電芯的充放電深度DoD是多少？均衡策略由于儲能系統是由大量的電芯串并聯組成的，因此它有明顯的木桶效應。即整個電池簇的性能是受到SOH最小的那顆電芯的限制。因此，儲能的循環壽命并不等于電芯的循環壽命，儲能的充放電容量并不等于電芯的充放電容量乘以電芯的個數。
如圖11所示，當電芯的SOH一致（容量一樣），SOC不一致（剩余電量不一樣）的情況下，在充電的過程中，中間那顆電芯充滿后，同一簇串聯的電芯就算沒有充滿也無法繼續進行充電。在放電的過程中，最右邊的電芯放空后，其余同一簇的電芯也無法繼續放電。這就是儲能系統中由于串并聯連接后導致的木桶效應。儲能系統集成其中一個核心的目標就是要降低這種木桶效應帶來的影響，使得系統的循環壽命逼近單體電芯的循環壽命。對于儲能系統出現的不均衡現象，可以通過電池管理系統的均衡方式來解決。BMS的均衡從方式上分可以分為主動均衡和被動均衡。主動均衡策略又分為以下幾類：
圖12所示電容均衡電路，在S1a閉合的情況下，電芯1給C12電容進行充電，然后關閉S1a，閉合S1b，C12給電芯2進行充電。因此通過電容的中介來對電芯中不平衡的電量進行轉移。這樣的均衡電路只能從電壓高的電芯轉移到電量低的電芯。但在實際過程中，我們希望依據SOC值來進行均衡，即有的電芯由于他容量比較少，所以電壓變化很快，在一個時刻它的電壓高，但在下個時刻它的電壓就會下降的很快，在這樣的情況下，我們不希望進行電量的轉移。此外，開關順序的錯誤會導致安全問題。
在均衡過程中，電荷可以從n+1電芯傳遞到n電芯。閉合S1，則電芯給電感L1進行充電，將電量存儲在電感中，然后打開S1，電流經過二極管D1給電芯n進行充電。如果要實現電芯n到電芯n+1的電荷轉移，則控制開關S2。該方法不要求電池單元n+1的電壓高于電池單元n，也不受電壓差的限制。該方法需要選擇合適的電感大小、開關頻率來實現所需要的平衡電流，而不應該使電感過于飽和。這個電路最大的缺點就是電路只能將能量從一個電池轉移到另一個電池，如果能量在大量的電池之間傳遞，那么這種傳遞效率將會顯著降低。
通過隔離的DC/DC電路，可使得單個電池和另一個電池進行能量的轉移。這樣的架構可以在選擇同一簇中任意的兩顆電芯進行均衡。在實際應用中，會加入電芯選擇單元，從而降低DC/DC模塊的數量，降低整個的成本。被動均衡電路：被動均衡電路的主要原理是將剩余電量較大的電芯自動向電阻進行放電，從而降低它的剩余電量，使其和其他電芯的電量趨于一致。現有的監控集成電路（AFE）采集芯片內部都會自帶被動均衡的功能，具體的示意圖如圖15所示。
AFE芯片可以輸出BAL信號驅動MOS管的開斷，從而對單體電芯進行均衡。均衡電阻的選型必須謹慎處理，如果使用PCB貼片電阻，則它是發熱量最大的元器件。被動均衡電路結構簡單，成本較低，但其均衡效果不如主動均衡電路。SOC主要表示當前電池可釋放的荷電量（庫侖）除以電池在充滿電狀態下的總荷電量的比值。需要注意的是SOC和SOE（內部有效容量）是有區別的，SOE是充放電曲線下對應的面積。對于SOC的計算，需要考慮以下方面的內容：庫侖效率：鋰離子電池的庫侖效率幾乎都在99%左右。因此，在充放電公式當中會加入庫倫效率因子。電池端電壓的變化：在實際的充放電過程中，電池端并不是一個理想的電壓源，它的電壓是隨著充放電過程中不斷變化的，即在每個相同的時間間隔它的有效容量SOE是不一致的。容量隨溫度的變化而變化：電池的容量是和其溫度存在一種非線性的關系。容量隨充放電倍率而變化：在較高的放電倍率的情況下，其容量會降低。充滿電和完全放電的曲線不一致：這里主要是由極化和磁滯效應產生的結果。由于以上等多個因素的影響，對于精準計算SOC（誤差率小于3%）是一個非常大的挑戰。現有計算SOC的方法也有很多種，包括了安時積分、開路電壓曲線、卡拉曼濾波以及各類AI智能算法等。安時積分的方法主要取決于電流測量的精度，由于采用積分算法，其誤差是不斷的累加，此外該算法需要一個初始的SOC值。但安時積分在短時間內的計算是非常精準的，它可以作為其他算法中非常有用的輔助的基準。此外，該方法沒有考慮溫度對SOC值的影響。在低溫情況下，電芯的有效容量會降低，因此一般會在安時積分的基礎上加入一個溫度修正系數。開路電壓曲線方法需要電池處于幾個小時的靜置狀態，然后查詢SOC-OCV曲線來獲取SOC的值。一般來說當電芯的充放電曲線處于平臺期的時候，其10mV左右的偏差能夠導致30%左右的SOC的誤差。因此該方法常用來修正安時積分方法中的初始SOC值。卡爾曼濾波是一種基于電池模型狀態估計的基礎上來計算SOC值，對于電芯來說，其電壓和電流可以被測量，通過模型參數和輸入的電流電壓可以測算出電芯的開路電壓，再通過SOC-OCV曲線可以獲取電芯的SOC值。由于卡爾曼濾波主要是用于線性系統，因此其擴展卡爾曼濾波（EKF）和無跡卡爾曼濾波（UKF）用于電池系統的SOC估算。相對于EKF來說，UKF規避了雅可比矩陣的計算，因此能夠獲得更為精準的SOC值。卡爾曼濾波的計算不受初始值誤差的影響，只需要獲得上一個時間的狀態變量值，因此對于嵌入式系統來說最大限度降低了內存要求。各類AI智能算法是利用電芯的滿充滿放數據對例如神經網絡的結構進行訓練，然后利用訓練好的額神經網絡對實時輸入的數據進行SOC的計算。該方法對SOC的估算有較高的準確率。但其需要大量的訓練數據，并且對訓練數據的標定也是一個非常復雜的過程。但該算法筆者認為是一個發展方向。電芯的容量會隨著充電/放電循環次數和總的運行時間的推移而衰減。電池的SOH值主要是和電池的有效容量、阻抗和自放電率相關。對于SOH的計算，可以建立一個近似函數來模擬容量的衰退，例如電池在C(k)期間的容量可以表示為下列參數的函數:利用各類時間序列預測算法，可以通過歷史數據來推算實際SOH值。此外，SOH值和內部阻抗值存在一定的關系，可以通過測試內部阻抗來估算SOH值。我們可以用線性最小二乘法擬合一系列電壓和電流有序對，從而獲得相對比較精確的直流歐姆阻抗估測值。利用最小二乘法得出的回歸線的斜度等于阻抗，而回歸線的截距則代表非IR電壓值。此外，檢測電流的階躍變化近似值，還可以測量相應的瞬時電壓變化。DeltaV/DeltaI的比值可用于計算該處的歐姆電阻，如圖16所示。
對于大規模儲能系統來說，它的運行方式一般會有滿充和滿放，通過這樣的一個循環能夠很好的估算電芯的可用容量。但電芯的可用容量是和溫度相關的一個值，因此在判斷容量變化的過程中，最好是一同一個溫度來進行滿充和滿放或者利用溫度校準系數來修正容量值。BMS系統會采用一個或多個有限狀態機的算法，負責控制電池的運行狀態。這些狀態機將響應外部命令以及檢測電池系統內部的各個情況。一般情況下，電池系統有“低功耗”或“休眠”模式工作狀態。在這種模式下，系統應盡量少從高壓電池堆控制電源的能量消耗，否則會加劇電芯的不一致性。即使電池系統在不運行的狀態，將BMS從睡眠模式定期喚醒也是非常有必要的。一是為了更準確地估計荷電狀態并對電芯做相應的均衡；二是可以對電池進行各種缺陷的檢測，包括自放電等。圖17給出了BMS系統運行狀態機的示例。大規模儲能系統的BMS是一個非常復雜的系統，它需要考慮儲能系統的各種失效工況并對應做出合理的保護動作，從而使得儲能系統運行在一個合理和安全的范圍內。電池管理系統的設計可以分為硬件部分和軟件部分。硬件部分包括了嵌入式的采集電路，主控電路和均衡電路以及電氣設備的斷路器，接觸器等。其中電芯電壓和溫度采集的精度尤為重要，這是給軟件部分提供的基礎數據也是保護動作的基本依據。軟件部分包括了電芯SOC、SOH的計算，電芯狀態的智能化分析等。SOC和SOH值給電池的均衡提供了依據，SOC/SOH計算的精度影響了儲能系統的均衡效率。儲能系統均衡的好壞決定了儲能系統的循環壽命逼近電芯循環壽命的程度。因此，BMS的軟硬件是一個相輔相成的系統性工程，需要對電芯的運行特性進行深入的分析，從頂層設計開始，充分考慮到每一個細節才能成就一個高效可靠的電池管理系統。參考資料：CESA，中國儲能網新聞中心，沈聰工作室原文始發于微信公眾號（艾邦儲能與充電）：大規模電化學儲能電池管理系統（BMS）概述
