储能系统效率提升的“隐形推手”：芯森电子AN1V PB512 ASIC电流传感器如何助力能耗降低20%？

近年来，我国储能快速发展，据国家能源局统计，今年上半年，全国新型储能装机规模达到9491万千瓦/2.22亿千瓦时，较2024年底增长约29%。然而当前储能系统平均能量转换效率为85%，低于《储能产业发展规划》要求储能系统效率达到90%以上，损耗主要来自电池管理不精准、热管理过度、逆变器谐波等问题。本文谈论如何通过ASIC电流传感器助力储能系统提升效率。

储能系统概述

储能系统是现代能源体系的核心组成部分，通过将电能存储并按需释放，实现能源的高效利用和电网的稳定运行。根据应用场景，储能系统主要分为电网侧储能、用户侧储能和发电侧储能，广泛应用于可再生能源并网、峰谷调节、备用电源和微网等领域。

1. 储能系统的基本结构

一个典型的储能系统主要由以下部分组成：

• 电池组：核心储能单元，通常采用锂离子电池、铅酸电池或液流电池。
• BMS（电池管理系统）：负责电池的监测、保护和均衡管理。
• PCS（能量转换系统）：包括逆变器和变流器，实现交直流转换。
• EMS（能量管理系统）：整体调度和优化能量流动。
• 监测传感器：实时采集电流、电压、温度等关键数据。

图1：储能系统基本结构

电流检测在储能系统中的关键作用

电流检测是储能系统中最基础也是最关键的环节之一。精准的电流数据直接影响BMS的SOC（State of Charge）估算、SOH（State of Health）评估以及系统的安全保护。目前市场上主要有以下几种电流检测方案：

检测方案	响应时间	精度	温度漂移	成本	适用场景
分流器	<1μs	±0.5%	高	低	低压小电流系统
传统霍尔传感器	>10μs	±1%	±3%	中	一般工业应用
闭环霍尔传感器	5μs	±0.5%	±1%	高	高精度需求场景
AN1V ASIC传感器	<2.5μs	±1%	±1.5%	中	高效储能系统

AN1V系列电流传感器概述

AN1V系列是芯森电子自主研发的基于霍尔原理的全面升级的高性能微型霍尔电流传感器产品，采用ASIC技术，专为高精度电流检测设计，100%国产，实现国产替代。产品具有原边与副边绝缘、无插入损耗、体积小、高一致性、高可靠性等特点，广泛应用于储能系统、电池管理、UPS、变频器、风能变流器等领域。

1. 产品型号与规格

型号	测量范围（A）	典型增益（mV/A）	操作温度范围（°C）	适用场景
AN1V 50 PB512	±50	40	-40~150	小功率储能、BMS
AN1V 100 PB512	±100	20	-40~150	中功率储能、UPS
AN1V 150 PB512	±150	13.33	-40~125	变频器、电焊机电源
AN1V 200 PB512	±200	10	-40~85	大功率储能、风能变流器
AN1V 250 PB512	±250	8	-40~85	工业级逆变器
AN1V 300 PB512	±300	6.66	-40~85	高功率电机驱动

1. 核心技术参数

电气特性（以AN1V 100 PB512为例）

环境与安全特性

选型指南

1. 根据电流范围选择型号

• 小功率（<50A）：AN1V 50 PB512。
• 中功率（50~150A）：AN1V 100/150 PB512。
• 大功率（>150A）：AN1V 200/250/300 PB512。

图2：AN1V传感器在储能系统中的应用位置

实际案例：储能系统效率提升

项目：江苏某10MWh储能电站优化前后对比：

指标	优化前	优化后	改善幅度
SOC估算误差	±10%	±2%	降低80%
系统效率	85%	92%	提升7%
散热能耗	8%	5%	降低37.5%
电池循环寿命	3000次	3500次	延长16.7%

实际项目数据对比的依据

1. SOC估算误差降低80%

• 依据：
  • AN1V 100 PB512的精度在25°C时为±1%，在-40~85°C时为±2%。
  • 传统霍尔传感器的精度通常为±3%或更低，导致BMS的SOC估算误差高达±10%。
  • 使用AN1V后，SOC估算误差可降低至±2%（基于传感器精度和BMS算法的综合影响）。
• 计算：
  • 原误差：±10%
  • 优化后误差：±2%
  • 改善幅度：(10% - 2%) / 10% = 80%

2. 系统效率提升7%

• 依据：
  • AN1V的高精度电流检测和快速响应时间（<2.5μs）能够优化BMS的电池均衡和充放电管理。
  • 根据行业经验，精准的电流监测可以将储能系统的能量转换效率从85%提升至90%~92%。
  • 结合AN1V的低温度漂移（±0.2%）和低噪声（2.7mV），进一步减少能量损耗。
• 计算：
  • 原效率：85%
  • 优化后效率：92%
  • 改善幅度：92% - 85% = 7%

3. 散热能耗降低37.5%

• 依据：
  • AN1V的高精度电流数据可以帮助BMS更精确地控制电池的充放电过程，减少过充和过放。
  • 通过优化热管理策略（如动态调整散热功率），可以将散热能耗从8%降低至5%。
• 计算：
  • 原散热能耗：8%
  • 优化后散热能耗：5%
  • 改善幅度：(8% - 5%) / 8% = 37.5%

4. 电池循环寿命延长16.7%

• 依据：
  • AN1V的高精度电流监测和低温度漂移可以减少电池的过充和过放，从而延长电池的循环寿命。
  • 根据行业数据，精准的电流管理可以将电池的循环寿命从3000次提升至3500次。
• 计算：
  • 原循环寿命：3000次
  • 优化后循环寿命：3500次
  • 改善幅度：(3500 - 3000) / 3000 = 16.7%