WTO統計当局者はこのほど、WTO世界貿易展望報告記者会見で、2025年上半期にアジアが世界の人工知能貿易の成長の3分の2を占め、知能化の波がかつてない速度で各業界を再構築しており、AI技術も消費端から産業端に向かい、エネルギー、工業などの伝統的な分野と深く融合すると表明した。2025年9月に国家発展改革委員会は国家エネルギー局と共同で『「人工知能+」エネルギーの質の高い発展を推進する実施意見』を印刷、配布し、2027年までにエネルギーと人工知能の融合革新システムを初歩的に構築し、2030年までにAI+エネルギー技術が世界トップレベルに達することを目指すことを明確に提出した。「AI＋エネルギー」は国家戦略に浮上している。この変革の中で、エネルギー貯蔵システムはエネルギー革命の「主力軍」として、どのようにAIを借りて知能化遷移を実現するのか。
エネルギー貯蔵システムはエネルギーインターネットの重要なノードとして、そのインテリジェント化の発展は確かに効率、安全性と経済価値の向上に重要な役割を果たしている。BMS（電池管理システム）のAI化は充放電戦略を最適化し、安全監視能力を強化することによって、エネルギー貯蔵システムの性能向上を推進する重要な方向になっているが、知能化を実現する第一歩は「正確な感知」であり、AI意思決定は高品質のデータに依存し、センサのリアルタイム監視データから離れられず、電流測定はBMSデータの生命線である。
エネルギー貯蔵システムにおける電池管理システム（BMS）
定義
バッテリ管理システム（Battery Management System、BMS）はバッテリパックの核心制御システムであり、リアルタイム監視、状態評価、充放電制御、熱管理、均衡管理、故障診断などの機能を通じて、バッテリパックの安全、効率的な運行を確保する。バッテリーパックの「脳」のようなもので、エネルギー貯蔵システムの寿命、安全性、効率を向上させる上で重要な意義がある。
BMSはエネルギー管理システム（EMS）、エネルギー貯蔵コンバータ（PCS）と連携して動作し、充放電過程のインテリジェント化制御を実現する。
BMSコア機能の1つは状態モニタリングとデータ収集、リアルタイムで単体/電池パックの電圧、電流、温度などのパラメータを収集すること、重要指標計算：SOC（State of Charge）：余剰電力量を推定し、充放電戦略を指導する、
SOH（State of Health）：電池の劣化度合いを評価する。その他の機能は紙面が限られているため、本文では議論されていないので、必要に応じて関連資料を参照してください。
BMSによる電流モニタリングの要件
電流モニタリングはBMSの正確な制御と保護を実現する基礎であり、具体的な要求は以下の通りである：
高精度鄒：
電流モニタリングの精度はSOC推定と充放電制御の正確性に直接影響する。
通常、バッテリー管理の信頼性を確保するために、電流監視精度は±0.5%以内であることが要求される。
動的応答：
電池電流は急速に変化することができ、BMSの電流監視システムは動的電流変化を捕捉するために十分に速く（通常ミリ秒級）なければならない。
電流が急速に変化しても監視精度を維持できるように、最大予想圧振率（双方向）を知る必要がある。
干渉防止能力：
電流検出信号は低電圧であり、高インピーダンス入力に接続しなければならず、ノイズに非常に敏感である。
適切な遮蔽と接地技術を用いて遮蔽し、ツイストペア接続を用いて電流モード干渉を最小化すべきである。
温度補償と較正
電流センサのゼロオフセット誤差は温度によって変化し、設備によって異なる可能性があり、時間の経過によって変化する可能性がある。
電流センサに温度補償と適応校正を行い、センサの老化問題を解決する必要がある。
マルチレンジサポート：
エネルギー貯蔵システムの応用電流動態範囲は広く、多量距離の電流モニタリングをサポートする必要がある。
最大測定範囲を超えると、小さいレンジは飽和し、それから大きいレンジを使用するが、特に低レンジと高レンジセンサの切り替え点に注意すべきである。
トラブルシューティング能力：
センサ故障、回線遮断や短絡などの電流監視システムの故障を検出することができる。
電流監視システムに故障が発生した場合、BMSは直ちに保護措置をとり、電池が損害を受けることを防止することができるべきである。
絶縁と安全：
高圧エネルギー貯蔵システム（例えば1500 V直流側）は隔離耐圧（例えば3.8 kV AC/1 min）と長期信頼性に対する厳格な要求。
標準コンプライアンス：IEC 61800-5-1、IEC 62109-1などの認証は工業級エネルギー貯蔵市場への参入の敷居である。
以上の要求に対して、一般的なホール開環電流センサはBMSシステムの要求に達しておらず、閉環センサは開環センサより精度と動的性能に優れ、BMSシステムにおける応用に完全に適任することができ、このような高精度電流センサは市場に多く出回っており、現在、国産センサはすでに国際的に有名なブランドと肩を並べることができ、さらにいくつかの重要なパラメータは国際的な大ブランド、例えばコア森電子CM 4 Aシリーズホール閉環電流センサより優れている。
CM 4 Aシリーズ電流センサはコア森電子が独自に開発したホール閉ループ（補償）原理を採用し、ホール素子を通じて元の電流による磁場を検出し、そして副のエッジコイルを通じて補償電流を発生し、元のエッジと副のエッジの電気的隔離を実現する。
エネルギー貯蔵BMSにおけるCM 4 Aの応用優位性
高精度：±0.3%精度はBMSの電流モニタリングに対する高精度要求を満たし、0.3%誤差範囲はSOC推定精度を向上させ、エネルギー浪費を減少させることができる。
優れた線形度：線形誤差は0.1%で、測定の正確さを確保する。
高速応答：応答時間はわずか0.5μsであり、BMSのリアルタイム監視ニーズを満たす。
広帯域：150 kHzの帯域幅、正確に電流変化を捕捉でき、AIアルゴリズムがリアルタイムに調節できることを保障する。
広い温度範囲：-40℃~ 85℃の動作温度範囲は、各種環境条件に適応する。
セキュリティコンプライアンス：IEC 61800-5-1/IEC 62109-1認証、CAT III PD 2レベル絶縁要件を満たす。
16 kV衝撃耐圧と3.8 kV AC隔離耐圧の実際的意義：落雷サージや短絡故障時にBMSハードウェアを保護することを確保する。
電気安全特性：
交流隔離耐圧試験有効値@50 Hz、1 min：3.8 kV
過渡耐圧1.2/50μs：16 kV
電気ギャップ距離（原縁と副縁の間）：19.6 mm
沿電距離（元辺と副辺の間）：20.6 mm
これらの絶縁特性はBMSシステムの安全にとって極めて重要である。
BMSにおける電流センサの典型的な応用場面
充放電管理：リアルタイムで電流を監視し、電力デバイス（例えばIGBT）のスイッチング状態を調整する。
故障診断：電流波形分析により、電池内部短絡或いは老化兆候を識別する。
エネルギー計量：充放電エネルギーを正確に計量し、ピークバレーの電気価格カバーと需要側の応答を支持する。
エネルギー貯蔵システムにおけるCM 4 Aホール電流センサのシステムトポロジー図
AI駆動のエネルギー貯蔵システムにおいて、CM 4 A閉ループHall電流センサはその±0.3%精度、0.5μs応答時間と150 kHz帯域幅によって、BMSに信頼性のある電流監視データを提供し、助力実現：
精密化エネルギー管理：SOC推定の正確性を高め、エネルギー浪費を減少する。
リアルタイム過電流保護：ミリ秒級制御をサポートし、電池の安全を保障する。
インテリジェント化最適化：AIアルゴリズムに高品質データ入力を提供し、動的調節を実現する。
結語：
アジアのAI貿易の持続的な成長に伴い、より多くのAIアルゴリズムがエネルギー貯蔵分野に定着する。コア森CM 4 Aのような高性能センサーは、物理世界とスマートデジタル世界をつなぐ重要な架け橋となり、より安全で、より効率的で、よりスマートな未来のエネルギーシステムを共同で構築することになる。