标准名称：电力储能用低压磷酸铁锂电池管理系统预测性维护与评估规范
标准编号：T/JES 013—2026
英文标题：Specification for Predictive Maintenance and Assessment of Low-Voltage Lithium Iron Phosphate Battery Management Systems in Electrical Energy Storage
国际标准分类号：29.220.01电池和蓄电池综合
中国标准分类号：F19
国民经济分类：I6540 运行维护服务
发布日期：2026年02月04日
实施日期：2026年02月04日
起草人：许洪华、朱红、张玮亚、沈逸文、王强、谭劼、杨栋、韩舒、王文帝、孙少斌、嵇文路、曹刚、朱兴龙、顾承阳、茅嘉毅、延巧娜、周苏洋、马斌、程孟晗、张若微、殷鸣、李佳、杨楠、马琎劼、张锐、邹宇、蔡成铭、赵锡正、张航通、朱宇超、方磊、宋哲、杜力、张冲、孙丁、许自强、纪业、王舒凡、皮一晨、施萱轩、朱正谊、钱欣、杨林青、韩硕、胡子健、孙凯、耿明昊、陈雪薇、王静萍、狄锐楠、吴镒臻、袁海宁、邴钰淇、黄璜、张明轩、朱兴龙、徐萍、刘海、杨莉、潘歌、高明阳、樊继利、刘海权、关奥博、牟润蕃、李子牛、姚舜心、吴粤、陈麒宇、陈谙澜
起草单位：国网江苏省电力有限公司南京供电分公司、南京工业大学、南京大学、东南大学、南京华群能源集团有限公司、南京苏逸实业有限公司、南京电力设计研究院有限公司、南京远能电力有限公司送变电分公司
本标准适用于电力储能研发与生产企业、BMS供应商、能源电子技术研究机构、储能系统运营商及相关监管部门的作业过程危害辨识与风险评估工作，具体涵盖以下场景：研发与生产环节：针对BMS软硬件设计阶段的风险点（如数据采集算法误差、均衡管理失效），要求企业建立标准化风险识别流程，并通过仿真测试验证系统可靠性；系统集成与运维环节：在储能系统部署及日常运维中，需对BMS的远程监控能力、电池健康状态（SOH）预测偏差、过充/过放保护阈值设置等关键参数进行动态风险评估，确保系统长期稳定运行；监管与认证环节：为第三方检测机构提供技术依据，明确BMS可靠性测试的评估指标（如故障响应时间、数据上传完整性），以规范行业准入与产品认证流程；同时本文件聚焦于通过危害辨识与风险评估工作实现电化学储能BMS的全流程技术管控，具体内容包括：预测性维护模型构建：基于电池剩余电量（SOC）、健康状态（SOH）、温度分布等实时数据，建立多维度风险预警算法，识别潜在故障（如单体电池一致性劣化、热失控风险），并提出维护策略优化建议；动态风险评估方法：制定量化评估指标体系，包括电池均衡管理效率、放电倍率适应性、通信协议兼容性等，结合模糊综合评价法对BMS可靠性进行分级（如高风险、中风险、低风险），并明确风险缓解措施；标准化测试流程：规定BMS可靠性验证的实验室环境条件（如高低温循环、电磁兼容性测试）、测试用例设计原则（如极限工况模拟），以及数据采集与分析的规范性要求（如采样频率≥1Hz、误差容限≤±1%）。
