新能源汽车BMS的放电策略

放电管理是BMS中的一个重要组成部分，它负责监控电池的放电过程，确保电池在安全和高效的范围内运行，避免因深度放电对电池造成损害。通常情况下，在常规BMS开发中，放电管理主要会涉及SOC监控策略、放电速率限制策略以及在电池放电过程中的热管理耦合策略等。

系统通过对SOC的监控主要体现在电池深度放电与过度充电这两个极端情况上。我们知道，为防止电池的过充，在充电时有相应的充电策略作为维护手段，同样的，在电池放电时，为防止深度放电，也有相应的放电策略作为保护措施。

其过程大致为：BMS通过传感器系统，结合内置模型实时估算电池SOC状态，并根据电池类型和制造商提供的参数，在系统中初步设定SOC的安全运行范围。随着电池应用年限的增长与运行环境的变化，此SOC 的“安全运行范围”会根据电池的温度、使用历史和健康状态进行动态调整。如在寒冷环境中，放宽下限以确保电池能够启动，而在高温环境下，则收紧上限以防止过热。

当SOC接近预设的下限时，BMS会通过车辆仪表盘或用户界面发出警告，提示用户尽快充电。若用户未采取相应补能措施，随着SOC继续下降至临界值，BMS会自动限制负载，从而降低放电功率，在极端情况下甚至会切断负载以保护电池，此时在过低的电池容量下，将不允许车辆启动，直至重新为车辆补能至合适的SOC范围。由于深度放电会极大影响电池寿命，因此BMS将对此异常事件进行记录，并结合其他车辆状态，用于支持车辆健康报告的生成。

注：在SOC监控策略中，为减少并防止深度放电的发生，用户于显示屏上看到的SOC值与电池的真实荷电状态实际上有细微差异，即系统会在车辆出厂前先锁定极小的一部分电量，以防止出现深度放电的可能。如75kwh的动力电池，其实际可用容量可能是95%（依厂家策略），即75*0.95=71.25kwh，此时用户看到的0%-100%的SOC实际上是对应71.25kwh的容量。

在动力电池的放电过程中，对放电速率的限制是BMS用于保护电池、优化性能和延长使用寿命的重要组成部分。我们知道，通常电池的最大放电率是以C-rate（即C-倍率）来表示，即电池在特定时间内释放其全部能量的能力，如一个1C放电率的电池便意味着该电池可以在一小时内放完全部电量。

因此对于具有不同放电倍率的电池，BMS通过实时监测其放电电流，并将该实时电流与电池规格中设定的最大放电电流进行比较，以确保不超过最大允许放电率。若过程中监测到的放电电流超过阈值，将通过降低放电功率、限制电流输出或完全切断电路等措施去防止电池过热或可能的损坏。

以某100 Ah 动力电池支持最大2C放电率，即最大放电电流为200A为例，为了有效地限制放电率并保护电池，BMS必须持续监测电池的放电电流，确保它不超过规定的2C放电率。若检测到放电电流超过了2C的阈值时，BMS将触发过流保护功能，即减少放电电流或关闭放电路径。

在动力电池的应用中，环境温度、电池健康状态等因素对于放电电流具有较大的影响，因此在具有精细化管理的BMS策略中，会通过结合电池的当前状态和环境条件，以动态地调整最大放电功率，而不仅仅依赖于固定的阈值判断。此实施动态放电控制策略会考虑的关键因素有：

•温度依赖的放电控制：电池在不同温度下的性能会有显著差异。如低温会降低电池的最大放电率，而高温则可能导致过热风险增加。因此，在温度过低或过高时，BMS应降低放电电流，以减少电池的热负荷。

• SOC依赖的放电控制：正如前文所讨论的，SOC影响着电池的放电能力，当SOC较低时，过大的放电电流可能导致电池深度放电，损害电池结构。所以在SOC低于某个安全阈值时，BMS应减少放电电流甚至完全停止放电。

•自适应放电控制：随着电池的老化，其性能会逐渐下降，包括最大放电率。此时BMS需根据电池的健康状况和历史数据，动态调整放电策略，以适应电池老化带来的变化。

热管理耦合技术是由于电池在放电过程中会产生热量，而过高的温度会影响电池性能和寿命，同时也会带来安全风险。因此通过热管理技术在放电过程中去控制电池温度尽可能的维持在安全范围内，以确保放电过程的安全有效。

如在以高倍率放电时，热损耗的存在将让某一局部区域出现温度过高的情况，此时通过热管理的冷却技术，可实现对异常温度的控制。在整车集成热管理中，可通过热量搬运等方式去实现热量共享，从而让各个区域的热管理实现耦合。

在BMS的放电管理中，主动均衡技术可在放电过程中对不同放电特性的电池单体进行电量均衡，以避免某些单体过早达到最低SOC。关于均衡策略早前以有过讨论，这里暂不做深入。

整理上文BMS的放电管理策略，如下：

我们知道，过度放电会导致电池活性物质的不可逆损失，从而缩短电池的整体寿命，同时，深度放电还可能导致电池内部压力增大，基于此异常，有可能会引发电池热失控，从而造成安全风险。因此需要通过BMS的放电管理去保持电池的稳定性能，避免因过度放电而导致的容量下降和效率降低，并进一步降低车载风险。而随着整车精细化能量管理的应用，在部分定位较高的车型中，通过预测性维护、性能优化建议等智能方式去实现对电池的放电管理正在被应用。随着后续相关技术手段的普及与成本的下降，此更能提升用车安全性的手段也将被不同车型应用。

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