BMS技術在動力鋰電池中的級聯應用是關鍵

電動汽車電池的退役幾乎不是迫在眉睫的事，但毫無疑問，現在是時候為這個迫在眉睫的問題做準備了。石油時代即將結束。根據計算，GWh動力鋰電池將于2017年退役，10GWh動力鋰電池將于2020年退役。除了原材料的拆解回收外，使用其他可以在其他場景中重復使用的電池可以更好的發揮動力鋰電池的剩余價值，而循環經濟的終結是一種更加環保高效的途徑。結束電力電池安排使用,然而,除了商業實踐,困難、缺乏政策法規規定,第一個純技術水平是面對很多阻礙,假如你不能解決這個問題的基本技能,完成良好的想象力是隱藏在鏡子,使錯誤鉛酸電池資源糟蹋環境污染。

梯隊使用，說白了就是二手物品的使用，比如二手車、二手家具、二手設備，最要承認的就是二手物品的殘值。一般來說，二手商品一般是根據其生產日期或使用壽命，即判斷時間的剩余價值。動力鋰電池是特殊的,然而,只有時刻的時間,累計申請日廠不能區分單一數據的剩余價值,接觸時間非線性是由于電池剩余價值,也不是一個函數的時刻,但也全音階和其他關鍵數據的需求,這些數據的過程中使用來衡量會計BMS(電池處理系統)。這就是技術難點所在:數據準確性、數據完整性、數據可用性和數據安全性。這幾個問題與BMS脫脫有關，所以，級聯電源的使用，BMS是至關重要的。

首先要承認的是，該如何配置重復與電力電池。單電池、單系列(多個單體并聯)、模塊(多個單體并聯)或動力鋰電池組(多個模塊串聯)。單細胞和電池組顯然是不現實的:單細胞數量龐大，BMS也沒有記錄單細胞數據，再進行重組要求重復匹配操作，成本不值得;整個包裝中每個電池的功能可能不同，所以不適合再次使用包裝單元。同樣，模塊也不合適，最合適的是單個電池。

數據精度重要針對SOC和SOH。這些數據模型沒有權威的規范。雖然電池模型本身可以說是規范的,在動態應用程序中,重要數據的算法如SOH變化從一個到另一個,有些是傳統算法,一些自稱是獨特的技能,其中沒有一個可以稱為一種公認的規范。當然，可能會有一些廠商的算法是適當和準確的，但由于公司競爭的原因，它可能不會公開公布，這只能依靠市場，依靠不斷的檢驗來成為實踐規范。或者有一個專業的組織來開發和公布一個精確的算法，集成到一個專用的集成電路中，以標準化BMS制造商使用硬件的方式。一句話,現在看來,解決數據的準確性的問題只有通過時間演化,通過BMS制造商,人口,只要幾個相對壟斷市場,或使用許多BMS制造商規范硬件的方式,這是一個不規范的情況下不能使用的綜合動力鋰電池安排感到滿意。

數據的完整性。數據按時間分為兩部分。一個是廠的原始數據，一個是額定電壓、容量和循環壽命。二是應用過程中的重要數據，一是累計放電、深放電次數、SOC、SOH、靜態端電壓及SOC對應曲線等。累積放電,放電深度的頻率和電壓的靜態曲線和相應的SOC數據現在大多數BMS產品沒有記錄,電池組殘值會計中的數據是至關重要的,并同時靜態終端電壓和電池SOC的相應曲線和組具有重要意義,在SOH數據匹配的基礎上進一步減少的電池組在單個列表不一致,退市電池分類集團資本金，新增電池壽命。持續使用動力鋰電池時，必須制定相應的數據記錄規范。