鋰電世界網訊從操控的視點來說，一個好的算法應該有2個規范：準確性和魯棒性(糾錯才干)。精度越高越好的道理在這里就不多說了。前面說到的電流積分加開路電壓實際上是用開路電壓糾錯，可是這種辦法與在線實時糾錯比較，明顯魯棒性差遠了。這是為何國外大公司都在用在線實時預算開路電壓來完成在線實時糾錯的因素。

為何在這里要著重實時在線預算？它的優點在哪里？經過實時在線預算預算出電池的一切等效參數，然后準確地預算出電池組的狀況。實時在線預算極大的簡化了電池的標定作業。使得對一致性不太好電池組狀況的準確操控變成實際。實時在線預算使得無論是新電池仍是老化后的電池，都能堅持高精度(Accuracy)和超強的糾錯才干(Robustnessorerrorcorrectioncapability)。

國內一些人通常不知道他人的算法是啥，一看某個廠家為某名廠生產BMS的某些零部件就以為把握了BMS核心技能，這么說法是欠妥的。那些要花不計其數塊錢去買的大部頭的出版物談論各個廠家BMS優劣的卻不論各個BMS算法或許說在核心技能方面的差異，實際意義太小。只看是不是為某個有名的OEM供給BMS就以為牛，也不知道究竟供給BMS里邊的啥東西。不知道有沒有一種崇洋的心理。

如今世界上BMS做得最佳的應該有啥特點呢？它可以在線實時預算電池組的電池參數然后準確預算出電池組的SOC、SOP、SOH，并且可以在短時間內糾正初始SOC超越10%的差錯以及超越20%的安時容量的差錯或許百分之幾的電流測量差錯。美國通用轎車公司在6年前研制沃藍達時就做過一個實驗來測試算法的魯棒性：將3串并聯在一起的電池組拿掉一串，這時內阻添加1/3、安時容量減小1/3。可是BMS并不知道。結果是SOC、SOP在不到1分鐘就悉數糾正SOH隨后也被準確地預算出來。這不僅闡明算法的強大的糾錯才干，并且闡明算法可以在電池的整個生命周期中始終堅持預算精度不變。

關于電腦而言，如果呈現藍屏，咱們一般只需求重新啟動電腦就算了。可是，關于轎車，那怕拋錨的概率只要萬分之一也是難以容忍的。所以，與發表文章不一樣，轎車電子需求確保在任何情況下都能作業。做一個好的算法需求化極大精力去處理那些發作概率只要千分之一、萬分之一的情況。只要這么才干確保滿有把握。比如說當車高速行駛在盤山公路上，我們所知道電池模型都會失效。這是由于持續的大電流會很快消耗掉電極外表的帶電離子，而內部的離子來不及分散出來，電池電壓會急劇下降。