电动汽车电池管理系统关键技术综述

引言

随着能源结构转型和碳中和目标的推进，电动汽车作为绿色交通的核心载体正迎来快速发展。作为电动汽车的核心部件，动力电池的性能直接决定了整车的续航里程、安全性和使用寿命。电池管理系统（BMS）作为电池组的"大脑"，承担着状态监测、均衡控制、热管理和故障保护等关键功能，对提升电池性能、保障系统安全具有不可替代的作用。当前，BMS 技术虽已取得显著进展，但在估计精度、管理效率和可靠性等方面仍面临诸多挑战。本文系统梳理BMS 关键技术研究现状，深入分析当前存在的主要问题，并探讨未来发展趋势，以期为BMS 技术创新和电动汽车产业发展提供参考。

一、电池管理系统（BMS）概述

（一）BMS 的基本功能

电池管理系统（BMS）是电动汽车动力电池的核心控制单元，主要功能包括电池状态监测、均衡管理、热管理和故障诊断保护。BMS 实时采集电池电压、电流和温度等参数，确保电池工作在安全范围内。通过高精度算法估算电池的荷电状态（SOC）、健康状态（SOH）和功率状态（SOP），为整车能量管理提供依据。均衡管理功能通过主动或被动方式调整单体电池间的电量差异，提高电池组整体性能和寿命。热管理系统调控电池温度，防止过热或过冷影响电池效率和安全性。故障诊断功能实时监测异常情况，如过压、欠压、过流或温度异常，并采取保护措施，避免电池损坏或安全事故。

（二）BMS 的系统架构

BMS 的系统架构主要分为集中式、分布式和模块化三种类型。集中式架构将所有功能集成在单一控制单元中，结构简单但扩展性较差，适用于小容量电池系统。分布式架构采用主从结构，主控制器负责整体管理，从控制器监测单体电池数据，适用于大容量电池组，可扩展性强但成本较高。模块化架构结合集中式和分布式的优点，将电池组划分为多个模块，每个模块配备独立管理单元，再通过总线与主控通信，灵活性高且便于维护。不同架构的选择需综合考虑电池规模、成本、可靠性和维护需求，以满足不同电动汽车的应用场景。

二、电池管理系统关键技术

（一）电池状态估计技术

电池状态估计是 BMS 的核心功能，主要涉及荷电状态（SOC）、健康状态（SOH）和功率状态（SOP）的精确计算。SOC 估算方法包括安时积分法、开路电压法、卡尔曼滤波以及基于神经网络的智能算法，其中卡尔曼滤波和机器学习方法能有效提高动态工况下的估算精度。SOH 评估通常基于电池容量衰减和内阻变化，结合数据驱动模型实现长期健康状态预测。SOP 估算则通过分析电池的电压、电流和温度限制，实时计算可用充放电功率，确保电池在最优性能范围内运行。

（二）电池均衡管理技术

电池均衡管理用于消除单体电池间的电量差异，提高电池组整体性能和循环寿命。被动均衡通过电阻耗散多余能量实现简单均衡，但效率较低且存在能量浪费。主动均衡采用电容、电感或变压器等能量转移方式，在电池间重新分配电量，效率更高但电路复杂且成本较高。近年来，基于开关矩阵和双向 DC-DC 变换器的均衡方案进一步提高了均衡速度和能量利用率。均衡策略的优化需结合电池特性、工况需求和经济性，以实现最佳均衡效果。

（三）电池热管理技术

电池热管理技术通过控制电池温度，确保其在安全高效范围内运行。风冷技术利用空气对流散热，结构简单但冷却效率受环境影响较大。液冷系统通过冷却液循环实现高效温控，适用于高功率电池组，但成本较高且结构复杂。相变材料（PCM）利用潜热吸热降温，具有无源冷却优势，但导热性能有限。热管技术基于相变传热原理，可实现快速均温散热，适用于高能量密度电池。先进热管理系统结合多物理场仿真和智能温控算法，以优化散热性能并降低能耗。

（四）电池故障诊断技术

电池故障诊断技术用于实时监测和预警潜在安全隐患，防止电池过充、过放、短路或热失控。基于阈值检测的方法通过电压、电流和温度阈值判断异常状态，简单可靠但灵敏度有限。模型-based 方法利用电池等效电路或电化学模型，结合卡尔曼滤波或观测器算法检测参数偏差，提高故障识别精度。数据驱动方法采用机器学习（如SVM、神经网络）分析历史数据，实现早期故障预测。

（五）BMS 通信与网络技术

BMS 通信技术负责电池数据采集、传输及整车信息交互，确保系统高效协同工作。CAN 总线是 BMS 最常用的通信协议，支持多节点实时数据传输，广泛应用于电动汽车。无线通信技术（如蓝牙、ZigBee）可减少线束复杂度，但需解决抗干扰和功耗问题。

三、电池管理系统面临的挑战与发展趋势

（一）当前存在的主要问题

电池管理系统在实际应用中仍面临诸多挑战。状态估计精度受电池老化、温度变化和工况波动影响，传统算法在复杂场景下误差较大。均衡管理技术中，被动均衡效率低且能量浪费严重，而主动均衡方案成本高、电路复杂，难以大规模推广。热管理系统在高功率快充条件下散热能力不足，液冷结构重量和能耗较高，风冷和相变材料难以满足极端温度需求。故障诊断的实时性和准确性仍需提升，早期微小故障难以检测，误报和漏报问题影响系统可靠性。

（二）未来发展趋势

未来BMS 技术将向智能化、集成化和高效化方向发展。人工智能与机器学习将广泛应用于SOC/SOH 估计，提高动态工况下的预测精度。新型均衡拓扑结构如基于宽禁带半导体（SiC/GaN）的主动均衡方案可提升效率并降低成本。热管理将结合液冷、热管和热电制冷等多模式协同控制，实现精准温控与能耗优化。故障诊断将融合多传感器数据与数字孪生技术，构建更可靠的早期预警系统。通信技术方面，高速车载以太网和无线 BMS 将逐步取代传统 CAN 总线，支持更高效的数据交互。

结论

电池管理系统作为电动汽车动力电池的核心控制系统，其关键技术发展直接关系到整车的安全性、可靠性和经济性。本文通过对BMS状态估计、均衡管理、热管理、故障诊断及通信技术等关键技术的系统分析，揭示了当前在估计精度、均衡效率、热管理能力和系统兼容性等方面仍存在显著挑战。随着人工智能、新型电力电子和智能温控等技术的突破，未来BMS 将朝着更高精度、更高效率、更高集成度的方向发展。特别是机器学习算法的深度应用、宽禁带半导体器件的采用以及标准化通信协议的完善，将大幅提升BMS 的整体性能。

参考文献：

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