被動均衡主要依賴于電阻放電方式，將電壓較高的電池中的電量以熱能的形式釋放，從而為其他電池創(chuàng)造更多的充電時間。整個系統(tǒng)的電量受限于容量較小的電池。在充電過程中，鋰電池通常設有一個上限保護電壓值，一旦某一串電池達到此值，鋰電池保護板便會切斷充電回路，停止充電。被動均衡的優(yōu)點在于成本低廉且電路設計相對簡單，但其缺點在于只基于較低電池殘余量進行均衡，無法提升殘量較少的電池容量，且均衡過程中釋放的熱量完全被浪費了。BMS保護板分為分口和同口保護板。機器人BMSIC

電池保護板的自身參數(shù)，比如自耗電分為工作自耗電和靜態(tài)（睡眠）自耗電，保護板自耗電的電流一般是ua級別。工作自耗電電流較大，主要為保護芯片、mos驅動等消耗。保護板的自耗電太大會過多消耗電池電量，如果長時間擱置的電池，保護板自耗電可能導致電池虧電。自耗電和內阻等，他們不起保護作用，但是對電池的性能是有影響的。保護板的主回路內阻也是一個很重要的參數(shù)，保護板的主回路內阻主要來源于pcb板上鋪設阻值，mos的阻值（主要）和分流電阻的阻值。在保護板進行充放電時，特別是mos部分，會產生大量的熱，因此一般保護板的mos上都需要貼一大塊的鋁片用于導熱和散熱。除了這些基本功能以外，為了使用不同的應用場景個需求，保護板還有各種各樣的附加功能（如均衡功能），特別是帶軟件的保護板，功能更是異常豐富，比如藍牙、wifi、GPS、串口、CAN等應有盡有，再高階一點，就成了電池管理系統(tǒng)了（BMS）。怎樣BMS電池管理系統(tǒng)對于電池管理系統(tǒng)（BMS）而言，除了均衡功能外，均衡策略的制定同樣非常重要。

與System-side電量計相比，Pack-side電量計芯片直接采樣電芯電壓，電壓更準確，有利于提高電量計量、充電以及保護精度;Pack-side采用可集成加密認證算法的電量計，綜合成本更低;Pack-side電池保護板PCM電壓、電流、溫度校準更容易，項目開發(fā)周期更短;Pack-side電量計面對可插拔電池時RAM數(shù)據(jù)不丟失，數(shù)據(jù)更準確。電池計量芯片屬數(shù)模混合信號芯片，涉及計量算法、AFE/ADC及計算電路等，關鍵技術體現(xiàn)在計量精度、管理電池串數(shù)、平臺電壓、功耗水平等。其中AFE自帶ADC，可以進行模數(shù)轉換，但需要配合嵌入式微控制器(MCU)才能實現(xiàn)電量計功能。

BMS電池保護板是電池管理系統(tǒng)的關鍵組成部分，它通過監(jiān)控電池的充放電狀態(tài)、電壓、電流、溫度等重要參數(shù)，來保障電池的安全、穩(wěn)定運行。這一系統(tǒng)廣泛應用于電動車、儲能系統(tǒng)、便攜式電子產品等領域。BMS電池保護板的主要功能1、電池狀態(tài)監(jiān)控通過持續(xù)監(jiān)測電池的充放電狀態(tài)、電壓和電流，BMS保護板可以確保電池在比較好的狀態(tài)下運行，延長電池的使用壽命；2、數(shù)據(jù)記錄BMS電池保護板還具備數(shù)據(jù)記錄功能，能夠存儲電池的使用歷史，對電池的健康狀態(tài)進行長期跟蹤；3、故障診斷在電池出現(xiàn)異常時，BMS可以及時進行故障診斷，并通過相關的信號或界面提示使用者采取措施。智慧動鋰高壓工廠儲能BMS系統(tǒng)，采用高速32位MCU和高性能車規(guī)級AFE，保證高效率和高精度二級或三級架構。

家用儲能系統(tǒng)HES通常由電池組，電池管理系統(tǒng)（BMS），儲能變流器（PCS）和能量管理系統(tǒng)（EMS）構成，其中儲能電池和變流器是價值量較高的關鍵環(huán)節(jié)，節(jié)省電費是家庭用戶配置儲能的重要動力。太陽能光伏在白天發(fā)電，但家庭用戶的用電高峰在夜間，發(fā)電和用電時間不匹配，配置儲能可以幫助用戶將白天多發(fā)的電儲存起來，供夜間使用；另一方面，用戶在一天中不同時間用電電價不同、存在峰谷價的情況下，儲能系統(tǒng)可以在低谷時段通過電網(wǎng)或自用光伏電池板充電，高峰時段放電供負載使用，從而避免在高峰時段從電網(wǎng)用電，有效節(jié)省電費。通過實時監(jiān)測和保護電池，避免電池過充、過放等問題，BMS系統(tǒng)保護板能夠有效延長電池的使用壽命。特種車輛BMS平均價格

BMS保護板的被動均衡就是將單體電池中容量較多的個體消耗掉，實現(xiàn)整體的均衡。機器人BMSIC

基于模型的方法估算電池SOC，包括電化學阻抗頻譜法(EIS)和等效電路模型(ECM)，通過模擬電池的電化學反應和電氣行為來進行深入的SOC分析。這些方法可評估內阻、容量和其他關鍵參數(shù)，從而多方面了解各種運行條件下的SOC?？柭鼮V波是另一種流行的基于模型的技術，它能整合來自多個傳感器的數(shù)據(jù)，即使在動態(tài)環(huán)境中也能精確估算SOC。然而，卡爾曼濾波法的準確性容易受到傳感器漂移、極端溫度變化和電池行為變化等外部因素的影響。大多數(shù)電動汽車使用不同的技術組合來準確測量SOC。庫侖計數(shù)和OCV快速獲得基本數(shù)據(jù)，而EIS、ECM和卡爾曼濾波則提供更詳細和更精確的信息。除此之外，神經網(wǎng)絡，人工智能的應用也在不斷的提高SOC的準確性。機器人BMSIC