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2018年我国BMS(电池管理系统)市场规模及企业占据优势分析(图)

        1、BMS重要性愈加凸显,预计至2020年市场规模超280亿元

        BMS是锂电池组内承载“大脑和管家”功能的不可或缺的核心部件,能够时刻监控电池的使用状态,通过必要措施缓解电池组的不一致性,为锂电池的使用安全提供保障,并延长锂电池的使用寿命。随着应用范围更为广泛,应用场景更为复杂,锂电池低温适应性差,过充过放时产生不可逆损坏等缺陷暴露出来,此时,锂电池组中的BMS重要性凸显。
        参考观研天下发布《中国电池管理系统BMS市场竞争态势及十三五发展趋势前瞻报告
表:电池管理系统功能图
 
资料来源:观研天下整理


        在传统消费类电池中,BMS实现的功能单一、制作工艺简单,是消费类电池成本结构中占比最低的一部分,仅占总成本的7%。储能电池BMS因电池的体量、功能、应用场景的不同,单套价格差异较大,平均价格约为0.5-1元/W。在动力电池包中,BMS承担的功能更多,研发设计更为复杂,BMS单价一般维持在几百至上千元已经跃居为电池包的第三大成本来源,占电池包总成本的11%左右。

图:消费类电池成本构成
 
资料来源:观研天下整理

图:动力电池成本构成
 
资料来源:观研天下整理


        在安全和高性能要求下,BMS将发挥至关重要的作用,在动力电池成本中彰显价值。当动力电池比能量达到300Wh/kg甚至500Wh/kg时,动力电池系统更加复杂精密,因而要求BMS的监测更为精确、通信更为稳定、电池安全保护措施更为及时;同时,为适应更宽温度范围的工作环境,需要BMS配合PACK温度管理来实现动力电池在最佳温度下工作。

        2015年国内动力电池销售额达到320亿元,国内动力电池BMS市场规模却不足20亿元,BMS占比仅为6.19%,与动力电池成本结构相差较大,这从一个侧面反映出此前产业链对BMS的重视不足;2016年BMS市场规模比例已经相对上升,达到6.45%。在“安全+高能”要求下,高效能的动力电池BMS将愈发受到重视,其在动力电池中的成本占比将进一步提高,BMS行业也将更多地享受到新能源汽车需求拉动下的产业链发展红利。经测算,2020年我国动力电池BMS市场规模预计将超过160亿元,2017-2020年的复合增长率在44%左右。

图:国内动力电池及其BMS市场规模对比
 
资料来源:观研天下整理

图:动力电池BMS市场规模(亿元)
 
资料来源:观研天下整理


        受单价和电池市场规模的限制,消费、储能电池BMS的市场规模相对偏小:消费类电池BMS的技术成熟、单价稳定,且需求增速有限,预计至2020年市场规模约为48亿元;储能电池的市场空间广阔,但囿于技术和政策,且成本单价将进一步降低,预计2020年将达到0.3-0.6元/W,总体市场规模不到70亿元。

图:消费电池BMS市场规模(亿元)
 
资料来源:观研天下整理

图:储能电池BMS市场规模(亿元)
 
资料来源:观研天下整理

        总体下游三类需求,预计2020年BMS市场规模达到280亿元以上,2017-2020年复合增长率为27%。相比于消费类以及储能类电池BMS,动力电池BMS有更大的增长空间和市场规模;在“安全+高能”的背景下,动力电池BMS将愈发受到产业链的重视而持续高速发展,动力电池BMS也将具备更高的盈利空间,成为众多BMS企业竞争的领域。

图:2017-2020年BMS整体市场规模(亿元)
 
资料来源:观研天下整理

        2、软件技术和数据构成BMS企业的核心竞争力

        软件技术是BMS的关键核心,而主控模块是承载BMS软件技术的核心控制模块,是BMS的“大脑”。主控模块通过CAN接口与采集模块进行高速通信,基于采集模块传回的数据,主控模块会进行实时数据分析,动态制定电池管理策略,通过热管理、均衡管理、SOC估算、充放电管理、信息交互等手段控制电池工作在合适的工况下。

图:BMS主控模块技术技术
 
资料来源:观研天下整理

        主控模块中,SOC估算和均衡管理是两大核心技术。SOC的估算精度越高,BMS的上层应用越能发挥作用,提高电池组使用效率,进而提高续航里程。神经网络算法和卡尔曼滤波算法是目前业内领先的高水准算法,二者各具特点:神经网络算法需要大量数据的进行训练学习,并能够实时修正参数;卡尔曼滤波算法并不依赖数据训练,在电池标定阶段便能确定参数,但计算量偏大且开发难度较高。

图:多种SOC估算方法的对比
 
 资料来源:观研天下整理

        在科技部发布的“新能源汽车”试点专项2017年度项目申报指南中,明确对电池管理系统的SOC、SOP和SOH估计误差提出考核标准,凸显三者的重要性。SOP和SOH的估算精度均以SOC的估算精度为基础,因而SOC估算的精度更是重中之重。

图:科技部“新能源汽车”试点项目BMS考核标准
 
资料来源:观研天下整理

        均衡技术是电池组管理的核心问题之一,包括被动均衡和主动均衡两种技术:

        ①被动均衡技术的原理是根据单体电池电压数据,将高电压的电池能量通过电阻放电以保持和低电压电池的电量保持相同;被动均衡的成本较低,目前在国内被广泛使用,高一致性的电芯搭配优秀的被动均衡策略具有很高的性价比。

        ②主动均衡技术主要是通过切换电容开关、变压器以及DCDC等技术,将高能量电池中的电荷转移到低能量电池中,以实现各单体电池中的能量相等;但主动均衡的电路相对复杂,需要额外增加元件,这使得优质的主动均衡模块的价格较高,客户需求相对受限。

图:BMS主动均衡与被动均衡管理模式的对比
 
资料来源:观研天下整理

        数据是电池性能和状态的真实记录,是BMS软件算法开发和优化的基础,因而共同构成了BMS的核心竞争力。一方面,在BMS开发、生产以及梯次利用等环节中均有大量数据产生,可以反映出主控模块的SOC估计、充放电管理、均衡管理以及热管理的实现效果,重要性不言自明。另一方面,目前较为领先的卡尔曼滤波和神经网络算法算法的不断优化离不开各环节大量数据的支持;尤其考虑到动力电池的应用环境复杂,相关参数多,各项指标变动幅度大,只有使用丰富的实际工况数据才能有效地检验BMS算法的实际效果,帮助BMS企业进一步提升算法。

图:基于云存储技术的无线监控系统
 
资料来源:观研天下整理


        实验室测试数据远不能满足BMS算法的训练要求,需要大量实际工况数据的支持;当实际工况数据达到一定数量级后,BMS的智能算法效果将有一个质的提升。数据量未来将成为BMS公司的核心竞争力,工况数据库将成为BMS企业的重要优质资产。基于无线传输、大数据、分布式计算分析引擎等技术,国内优秀的BMS企业(如科列技术、力高新能源)已开始逐步建立起集电池数据采集、存储、计算、分析等功能于一体的大数据平台。

        3、掌握核心竞争力的专业第三方BMS企业有望占据市场主导
        从资金、人力、客户、信息、研发等多种有形、无形资源的角度来考量,三类BMS企业掌握的资源各有强弱侧重:整车企业和锂电池企业规模更大,业务板块更丰富,在资金和客户资源方面有一定优势;专业第三方BMS企业注重人才引进与培养,业务上对大量电芯的标定积累了丰富数据,并具有多种不同车型的工况数据,因而具有人才、研发和信息方面的显著优势。

图:三类BMS企业的相关资源资
 
资料来源:观研天下整理


        “资源是企业获得竞争优势的基础,能力则是充分发挥企业资源优势的重要保证。”相比于整车企业和锂电池企业,专业第三方BMS企业因其专业性,更具备最大发挥其各方面资源的能力:

        (1)通过将软件研发团队分为架构、驱动以及应用层,人力及研发资源得到充分发挥,企业BMS技术提高迅速,SOC估算精度等重要指标处于领先地位;通过建立无线传输的实时监控网络,专业第三方BMS企业积累了从研发、测试到实际运行的全过程数据,算法得到不断优化。专业第三方BMS企业在BMS的核心竞争力——软件技术和数据方面,相对其他两类BMS企业具有明显优势。

        (2)生产制造方面,第三方BMS企业专注于BMS研产销,未来的规模化效应将进一步凸显,同时自有生产线在工艺水平和交付能力方面也更有保障。

        (3)此外,国家正在积极推进新能源汽车相关产业行业标准,BMS即是重点研究对象之一,专业第三方BMS企业凭借其技术优势将在行业标准化进程中居于相对有利地位。

资料来源:观研天下整理,转载请注明出处(GSL)

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