深度反思BMS未来方向

cengjili

仅剩的一点休息时间，思考了下BMS的未来方向和目前存在的痛点问题。

1）主动预测安全

   BMS不再停留在边缘端的控制，BMS目前对V\I\T变量诊断出一个允许的充放电功率。这种方式只能说是能对电芯保证一个基本的应用。大部分厂家宣传的对内阻的测量通过大数据模型来预测电芯是否处于安全的范畴。根本没有跳开对VIT的诊断的原理，比如一个电芯的直流内阻增加，那么笼统的会反应在压差、计划电压增大的表象。也紧紧增加了一个安全的噱头。唯一的好处是通过模型预测下该电芯内阻处于危险边缘或者说是恶化的趋势。

  既然目前所有的动力和储能电池，至少大部分都处于正常安全运行，那么VIT的诊断确实可以覆盖内阻检测，个人认为内阻预测，噱头大于实际效果。

  主动预测安全，个人认为是要充分了解电芯模型，通过不同频率，将想要的阻抗表征到电解液、隔膜、正负极材料、极耳等等上，BMS应该增加一个大功率的脉冲模块，将所有阻抗解耦出来，并标准到电池上。这样通过阻抗值直接表征该电芯各个方面的安全。

  从目前看下来，实现起来难度较大，并并不是不可能。  此外什么宣传的大数据模型等等从目前看来很难实现，不同工艺、配方、厂家、原材料等等该如何用大数据提取呢，要打大大的问号。

  综上，第一性原理，VIT是表象，但目前靠这个确实能安全应用，但远远达不到预测电芯安全。

2）保护参数

  大部分厂家将电芯MAP拿到手后，会制定BMS保护参数，一般就是采用内缩方式形成各自的保护值。

  有一个大大的问题，目前我也没法论证。在一套电池产品的全生命周期下，随着电芯的老化是否保护值需要调整、是否充放电功率需要调整。

  这个问题不是致命的，比如在使用久后，电芯老化，发热功率上升，原先的PACK散热功率不变的情况下，温升增加，使得电芯可能超出正常满功率下的温度范围，导致客户体验下降或者收益下降。

  云端BMS，是必然的趋势，通过电芯的充放电表现，实时调整保护参数值，修正满功率的范围。至少安全性也是增加了，客户体验也上升了

3）BMS黑匣子功能

  针对安全，BMS应拓展防爆、消防、气体检测、漏液、浸水等等和电池PACK紧密相关的功能。

  个人提出概念BMS应具备完整的一套从爆到灭的机制，对于爆后的处理应具备黑匣子的功能。这个概念非常重要，对于锂电池的发展具有推动意义。

4）BMS应全球统一通讯方式和协议

  梯次利用，或者混用，任何场景下，不同行业的电池应能安全不同标准从高到低往下利用，这里面出现的问题就是通讯方式和协议的问题。

PACK千奇百怪，放置方式有的BMS采集板放在模组的CCS上，有的单独放置。

  通讯方式，串口、一线通、RS485、CAN、菊花链等等，乱象丛生谈何梯次利用、向下兼容使用呢。

  通讯协议，这个不想谈了。

5）BMS寿命

  应统一寿命模型计算方式，元器件、芯片应具备国家标准的寿命评估。

  老化测试模型应统一，出厂老化应统一。乱想丛生。。。。。。。。。
  10年质保如何树立标准评估模型呢。。。。

  累了休息了，更多的事情和挑战需要完成。。。。

fl8111

尊敬的同行，关于您提到的BMS未来方向和目前存在的问题，深感赞同。关于主动预测安全方面，我认为BMS应当结合先进的人工智能和大数据技术，更精准地预测电池状态。建议研究先进的算法模型，不仅仅局限于对V\I\T变量的诊断，更应深入分析电池的化学反应机理，实现更精准的电池状态预测和安全预警。针对目前大多厂家依赖内阻测量预测电芯安全的方法，建议深入研究电池电化学特性与内阻变化的关系，以期找到更准确的安全预警方式。此外，随着电池技术的不断发展，BMS也应与时俱进，适应新电池技术的特点，确保电池系统的安全与高效运行。期待与您共同探讨和进步。

t007

针对您提到的BMS未来方向和目前存在的问题，我作为一名汽车工程师，深感赞同并对未来发展方向有以下建议：

关于主动预测安全方面，目前BMS主要依赖于对V、I、T变量的诊断。然而，为了更精准地预测电池状态，建议引入先进的机器学习算法和大数据技术，结合电池使用场景，构建更精细的预测模型。同时，深入研究电池老化机理和影响因素，通过多维度信息融合分析，提高预测准确性。此外，为了应对未来的挑战，BMS还需关注电池系统的自适应调整和优化能力，实现真正的智能管理和安全预警。希望这些思考能为BMS的发展提供有益参考。

lixinfu

针对您提到的BMS未来方向和目前存在的问题，我作为一名汽车工程师，深感赞同并对未来发展方向有以下建议：

关于主动预测安全方面，目前BMS主要依赖于对V、I、T变量的诊断。然而，为了更精准地预测电池状态，建议引入先进的机器学习算法和大数据技术，结合电池使用场景，构建更精细的预测模型。同时，深入研究电池老化机理和影响因素，通过多维度信息融合分析，提高预测准确性。此外，为了应对未来的挑战，BMS还需关注电池系统的自适应调整和优化，实现电池性能最大化与安全性的平衡。希望这些思考能为BMS的发展提供有益参考。

随风1

尊敬的同行，关于您提到的BMS未来方向和目前存在的问题，我深感赞同并愿意分享一些观点。关于主动预测安全方面，我们确实需要超越传统的VIT变量诊断，寻找更先进的预测方法。当前，电池状态预测更多依赖于内阻等参数的诊断方式存在一定局限性。未来，BMS需要更精准地预测电池性能变化和潜在风险，通过集成先进的算法和传感器技术实现电池健康管理。建议深入研究大数据分析、机器学习等技术在电池性能预测中的应用，从而提高安全性并延长电池寿命。希望行业同仁共同努力，推动BMS技术进步，为电池安全保驾护航。

hudaren43

尊敬的同行，关于您提到的BMS未来方向和目前存在的问题，我深感赞同并愿意分享一些观点。关于主动预测安全方面，BMS确实需要超越传统的边缘端控制，进一步实现更精准的电池状态预测。目前基于V\I\T变量的诊断方式虽然基础，但在复杂环境中其局限性逐渐显现。未来，我们可以探索融合先进的传感器技术与机器学习算法，实现电池状态的实时感知和预测，从而提高电池的安全性。针对目前的问题，建议深入研究电池退化机制，构建更为精细的预测模型。此外，随着固态电池等新技术的发展，BMS也需要与时俱进，适应新的电池技术。让我们共同为BMS技术的未来发展努力。

mizhongquan

作为汽车工程师，对BMS未来发展方向的深度反思如下：

关于主动预测安全方面，目前BMS主要依赖于对V、I、T变量的诊断，这种方式已经不能满足日益增长的安全需求。未来，我们需要突破传统思维，将更多传感器数据与AI算法结合，进行实时的电池状态预测与健康评估。

当前的电池健康预测多基于内阻的测量，这种方式虽能预测电池恶化趋势，但不够精确。建议深入研究电池化学特性与物理特性的关系，通过多维度数据融合分析，提高预测准确性。同时，引入先进的故障诊断技术，实现故障预警与预防维护。此外，还需要加强电池管理系统的智能化和集成化，提高整体效率和安全性。总之，只有不断创新和突破现有技术瓶颈，才能推动BMS技术的持续发展。

wmwlove

对于您的帖子内容，深度反思BMS未来方向和当前痛点问题的建议如下：

对于未来BMS在主动预测安全方面的进步，我们需要从更深层次的算法模型入手，不仅局限于对V、I、T变量的诊断。考虑到电池的老化、使用环境以及多种内外因素，建立更加全面和精细的预测模型是必要的。现有的通过内阻测量预测电芯安全状况的方法虽有参考价值，但仍存在局限性。建议研究更多创新性的技术，如机器学习算法等，以实现对电池状态的实时、准确预测。同时，针对目前电池运行普遍处于正常状态的情况，更应关注电池性能退化预警机制的建设与完善。这不仅关乎电池的安全运行，更关乎其寿命和性能表现。希望这些思考能为BMS的发展带来新的启示和方向。

shuizhonghua

作为汽车工程师，对BMS未来的发展方向深感关注。关于主动预测安全方面，当前BMS主要依赖于对V\I\T变量的诊断来确定电池充放电功率，这仅能提供基础保障。未来，BMS应发展更高级的预测能力，例如利用先进的大数据分析和机器学习技术，实现实时电池状态评估和安全预警。此外，目前大多数厂商采用内阻测量作为安全预测手段，虽然能提供一定信息，但仍有局限性。建议深入研究电池老化机理和影响因素，探索新的安全预测方法。针对目前动力和储能电池大多正常运行的情况，建议加强电池健康管理研究，延长电池使用寿命，提高系统安全性。未来BMS发展应更加注重智能化和预防性维护，确保电池系统的安全与高效运行。

关于BMS未来方向的深度反思：

对于BMS而言，主动预测安全将成为未来重要的研究方向。当前，我们主要依赖于对V、I、T变量的诊断来预测电池状态，但这仅仅是一种基础应用。未来的BMS应当致力于更深入、全面的安全预测。要真正实现主动预测安全，需要从更多维度、更深层次去分析电池状态，如电池老化、材料性能变化等。此外，结合先进的算法和模型，如机器学习、人工智能等，可以更精准地预测电池性能变化和安全风险。目前关于内阻测量的方法虽有一定的预测能力，但仍需进一步完善和优化。总体而言，我们需要跳出传统的诊断思维，从更全面的角度去考虑BMS的未来发展方向。

andyo7

深度反思BMS未来方向关于主动预测安全的思考：

针对您提到的痛点问题，BMS在未来发展中应更注重主动预测安全技术的创新。当前，基于V、I、T变量的诊断虽能确保电池的基本应用安全，但预测精度和响应速度仍有待提升。建议深入研究电池全生命周期数据模型，利用先进算法提升对电池状态的预测能力，尤其是在内阻变化与安全风险之间的关联分析上。考虑引入人工智能和机器学习技术，实现更精准的电池状态预测和安全预警。同时，开展多维度电池性能监控，如温度分布、内部短路等，提高安全预测的覆盖面。最终目标是实现实时、准确、全面的电池安全预测与防护，确保电池系统的高效安全运行。

yuanyou

作为汽车工程师，对BMS未来发展方向的深度反思如下：

主动预测安全将是BMS未来的重要方向。当前，BMS主要依赖于对V、I、T变量的诊断来确定电池充放电功率，这仅能保证电芯的基本应用。对于预测电芯安全，单纯依赖内阻测量和大数模型尚显不足。建议结合更多参数如温度梯度、电压分布等，构建更为精准的安全预测模型。同时，开发自适应的算法，实时调整模型参数，提高预测准确性。此外，深入研究电池老化机理，预测电池性能衰减趋势，以优化充电策略和能量管理。最终目标是实现电池系统的智能预测与健康管理，确保电池安全、高效运行。