近幾年，國內(nèi)外研究者在不斷研究更科學、高效的檢測方法和手段，其中通過對于熱效應及電池溫度方面的研究，取得不少進展。通過檢測電池的表面溫度，結(jié)合電化學模型，利用量熱法計算得到電池充電過程中放出的熱量和熱傳導系數(shù)，之后建立熱效應理論模型，可模擬計算電池內(nèi)部的溫度，進而來描述電池的熱行為。人們已經(jīng)建立了多種類型的熱效應模型，但采取的測溫手段主要是傳統(tǒng)的熱電偶測溫法。熱電偶操作比較復雜，且只能有限布點，不能整體地掌握樣品溫度分布;同時，熱電偶還帶有延時性，不能及時反映鋰離子電池的溫度變化情況，不利于建立實時溫度變化曲線。BMS價格也在以每年10-15%的速度下降，因此BMS市場規(guī)模的增速也將明顯小于動力電池產(chǎn)量的增速。國內(nèi)外BMS電池管理控制系統(tǒng)
放電測試方法：確定電池SOC的較可靠方法是在受控條件下進行放電測試，即指定的放電速率和環(huán)境溫度。這個測試可以準確的計算電池的剩余電量SOC，但所消耗的時間相當長，并且在測試完畢以后電池里面的電量全部放掉，因此這個方法只在實驗室中用來標定驗證電池的標稱容量，無法用于設計 BMS做車輛電池電量的在線估計。安時積分法的主要缺點為：起始SOC0影響荷電狀態(tài)的估計精度；庫侖效率η受電池的工作狀態(tài)影響大（如荷電狀態(tài)、溫度、電流大小等），η難于準確測量，會對荷電狀態(tài)誤差有累積效應；電流傳感器精度，特別是偏差會導致累計效應，影響荷電狀態(tài)的精度。因此，單純采用安時積分法很難滿足荷電狀態(tài)估計的精度要求。國內(nèi)外BMS電池管理控制系統(tǒng)工作時，直流電流、電壓傳感器將會對直流側(cè)的電壓和電流進行采樣、轉(zhuǎn)換，然后送入控制器的ADC接口。
當鋰電池工作溫度高于200℃時，電解液會分解并產(chǎn)生可燃性氣體，并且與由正極的分解產(chǎn)生的氧氣劇烈反應，進而導致熱失控。在0℃以下充電，會造成鋰金屬在負極表面形成電鍍層，這會減少電池的循環(huán)壽命。過低的電壓或者過放電，會導致電解液分解并產(chǎn)生可燃氣體進而導致潛在安全風險。過高的電壓或者過充電，可能導致正極材料失去活性，并產(chǎn)生大量的熱；普通電解質(zhì)在電壓高于4.5 V時會分解。為了解決這些問題，人們試圖開發(fā)能夠在非常惡劣的情況下進行工作的新電池系統(tǒng)，另一方面，目前商業(yè)化鋰離子電池必須連接管理系統(tǒng)，使鋰離子電池可以得到有效的控制和管理，每個單電池都在適當?shù)臈l件下工作，充分保證電池的安全性、耐久性和動力性。
對于混合動力車電池，由于工況復雜，運行中為了維持電量不變，電流有充有放；停車時除了維護外，沒有站上充電的機會；電池容量較小，安時積分的相對誤差大。因此，簡單的開路電壓修正方法還不能滿足混合動力車電池SOC 的估計精度要求，需要其他融合方法解決。加權(quán)融合算法是將不同方法得到的SOC 按一定權(quán)值進行加權(quán)估計的方法。Mark Verbrugge等采用安時積分獲得SOCc與采用具有滯回的一階RC模型獲得SOCv的加權(quán)方法估計SOC，卡爾曼濾波是一種常用的融合算法。由于SOC不能直接測量，目前一般將兩種估計SOC 的方法融合起來估計。SOC被當成電池系統(tǒng)的一個內(nèi)部狀態(tài)分析。如果把電芯比作人體的心臟，模組和電池包比作強健的體魄，那么BMS電池管理系統(tǒng)就是大腦。
既然叫做電池管理系統(tǒng)，BMS的主要工作就是處理和車載電池有關的任務。盡管當前的電池制造工藝已經(jīng)讓各個電芯之間的差異化縮小，但是單節(jié)鋰電池之間仍然存在者內(nèi)阻、容量、電壓等差異，所以在實際應用中，電池組內(nèi)部各單體電池容易出現(xiàn)散熱不均或過度充放電等現(xiàn)象。時間一長，這些處于不良工作狀態(tài)下的電池就很可能提前損壞，電池組的整體壽命也就很大程度上縮短。不只如此，電池處于嚴重過充電狀態(tài)下還存在炸裂的危險，造成電池組損壞的同時還對使用者的人生安全造成威脅。因此，必須為電動汽車上的動力電池組配備一套具有針對性的電池管理系統(tǒng)（Battery Management System,BMS），從而對電池組進行有效的監(jiān)控、保護、能量均衡和故障警報，進而提高整個動力電池組的工作效率和使用壽命。BMS主要作用是防止電池出現(xiàn)過度充電和過度放電。國內(nèi)外BMS電池管理控制系統(tǒng)
BMS 硬件的拓撲結(jié)構(gòu)分為集中式和分布式兩種類型。國內(nèi)外BMS電池管理控制系統(tǒng)
這樣就把安時積分法和開路電壓有機地結(jié)合起來，用開路電壓克服了安時積分法有累積誤差的缺點，實現(xiàn)了SOC 的閉環(huán)估計。同時，由于在計算過程中考慮了噪聲的影響，所以算法對噪聲有很強的壓制作用。這是當前應用較廣的SOC估計方法。Charkhgard等采用卡爾曼濾波融合了安時積分與神經(jīng)網(wǎng)絡模型，卡爾曼濾波用于SOC 計算的主要是建立合理的電池等效模型，建立一組狀態(tài)方程，因此算法對電池模型依賴性較強，要獲得準確的SOC，需要建立較為準確的電池模型，為了節(jié)省計算量，模型還不能太復雜。國內(nèi)外BMS電池管理控制系統(tǒng)