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- 概要
- 関連製品
- ✔BCU-B3 マスターコントローラユニット
- ✔C1 コネクタ（36ピン、JAE MX34036NF1）
- ✔C2 コネクタ（20ピン、JAE MX34020NF1）
- ✔C3 コネクタ（10ピン、LOTES AAUS07AP5-010K02）
- ✔取付用ねじおよびクイックスタートガイド
- ✖バッテリーセルまたはモジュール
- ✖ワイヤーハーネス／ケーブル
- ✖筐体／キャビネット
- ✖シャント抵抗（別売）
- ✖通信ケーブル（CAN／RS485）
- 🔻SOC／SOH推定の不正確さによる容量低下および安全性のリスク
- 🔻サードパーティ製PCS／EMSとの通信互換性の低さ
- 🔻保護機能およびEMC設計の不十分さによる現場での高故障率
- 🔻独自のシステム構成に対応したカスタマイズ支援の不足
- 🔻マルチクラスターやコンテナ型BESSへの拡張性の制限
- ✔独自のマルチモデルアルゴリズムで、バッテリー寿命全体にわたりSOC精度±2％を実現
- ✔cAN×2＋RS485×2（Modbus対応）、オープンプロトコル仕様書提供
- ✔ISO 26262準拠設計、16kV静電気放電（ESD）保護、および厳格な環境試験実施
- ✔ファームウェア・ハードウェア・コネクタのフルカスタマイズ対応
- ✔ドーシーチェーン方式により、数百セルまで接続可能。柔軟なスケーリングに対応
- 補助電源電圧（9～32 V DC）を確認してください
- システムの電源が切断されていることを確認してください
- コネクタの互換性（C1／C2／C3）を確認してください
- シャントおよび配線ハーネスを準備してください
- マウントユニットをDINレールまたはバックプレート（4つのスロット）に取り付けます
- C1（電源＋I/O）、C2（通信）、C3（センシング）を接続します
- 通信ケーブルは電源ケーブルと分離して配線してください
- 各コネクタのデータシートに記載された規定トルクで締め付けてください
- 接続・切断の際は必ず電源をオフにしてください
- CAN／RS485にはシールド付きケーブルをご使用ください
- 適切なアース（EARTH端子）を確実に確保してください
- ハイサイド出力には32Vを超える電圧を印加しないでください
- プロジェクト名およびシステム構成図
- バッテリーセルの化学組成と構成
- 通信プロトコルの要件
- 環境条件および認証要件
- ファームウェアのパラメータ調整（SOC／SOHアルゴリズム）
- カスタムCAN／RS485プロトコルマッピング
- コネクタまたはピン配置の変更
- 特別なラベリングまたは包装
- 標準納期：営業日15～20日
- 配送方法：DHL、FedEx、または海上輸送（一括）
- 包装：静電気防止用エアキャップ＋段ボール箱
- 追跡番号および通関書類を提供
BCU-B3
高電圧マスターユニット
信頼性・精度・カスタマイズ対応
産業用および送配電規模のエネルギー貯蔵システム向け、高精度なバッテリー管理。
基本値 データ主導
精度・信頼性・長期的な投資対効果（ROI）を重視するシステムインテグレーターおよびエネルギーオペレーターのために設計された製品です。
システム効率
先進的なSOC／SOHアルゴリズムにより、エネルギーの通過量を最大化し、バランス調整によるロスを低減。
故障率の削減
ISO 26262に基づく機能安全設計と厳格な試験により、実運用時の故障率を大幅に低減。
カスタマイズ対応
お客様のプロジェクトに特化したファームウェア、通信プロトコル、ハードウェア構成。
グローバル認証
国際市場向けに完全認証済み。独自の知的財産権および特許を有。
📦 パッケージ内容
⚠️ 同梱内容に含まれないもの
のために設計された 厳しい使用条件向け
BCU‑B3は、産業用エネルギー貯蔵向けに特別設計された堅牢な一体型ユニットで、BMSマスタ機能をすべて内蔵しています。
バッテリー状態推定
LFP、NMC、LTOなどに対応した独自の物理モデルを用いた、リアルタイムのSOC、SOH、SOP推定。
システム戦略と実装
システム状況に応じて自動的に適応する、スマートな充放電管理、熱制御、およびセルバランス戦略。
通信インターフェース
絶縁型CAN×2、絶縁型RS485×2、およびPCS／EMS／BMUとのシームレスな接続を可能にするデイジーチェーンポート。
スイッチ入出力（GPIO・ハイサイド・ローサイド）
6チャンネルのGPIO（100kΩプルアップ内蔵）、6チャンネルのハイサイド出力（定格1A／ピーク3A）、および2チャンネルのローサイド出力により、柔軟な制御が可能。
アラームおよび保護機能
過電圧・低電圧・過温度・短絡・絶縁劣化を検出し、フェイルセーフ対応によるアラームを発報。
プリチャージおよびコンタクタ制御
安全なシステム起動を実現するため、プリチャージ機能およびメインプラスコンタクタ駆動回路を内蔵し、診断フィードバック機能付き。
合計電圧および絶縁抵抗測定
合計電圧測定範囲0～1500V（全スケールに対する±0.5％精度）、絶縁抵抗監視範囲20MΩ。
高精度電流取得機能
±75mVシャント入力に対応（全スケールに対する±0.5％精度）で、正確なクーロンカウントおよび充電状態（SOC）推定を実現。
お客様の課題に応える 重要な課題への対応
統合の複雑さから長期的な信頼性まで――BCU‑B3が包括的な解決策を提供します。
⚠️ 業界でよく見られる課題
✅ BCU‑B3がこれらの課題を解決する方法
どこに BCU-B3が優れた性能を発揮
商業用から送配電規模に至るまで、あらゆる規模のエネルギー貯蔵システムに導入済み
商業・産業用収納
工場、データセンター、商業ビル向けのピークカット、負荷シフト、バックアップ電源
送配電規模のグリッド蓄電システム
周波数制御、再生可能エネルギー出力安定化、グリッド安定化を目的とした100MW以上の大型蓄電池システム向け
バッテリーパック統合
電動車充電、通信基地局、独立型電源など、モジュラー式バッテリーパックにおけるマスターコントロール機能
セカンドライフ／再利用電池
劣化したセル特性に対応する適応型アルゴリズムを用いて、EVから撤退した電池の実用寿命を延長します。
BCU‑B3 仕様
すべての値は、特に断りのない限り、周囲温度Ta＝25℃、湿度＜75％、公称入力電圧、定格出力負荷の条件下で測定したものです。
| 仕様 | 条件／範囲 | 価値 |
|---|---|---|
| 商品タイプ | — | バッテリマネジメントシステム主制御装置（BCU‑B3） |
| 補助電源電圧 | 動作中 | 9 V～32 V DC |
| 補助電源電流 | 24 V時、典型値 | 20 mA（典型値）／100 mA（最大値） |
| 合計電圧測定 | 測定範囲・精度 | 0～1500 V・±0.5％FS |
| シャント電流入力 | 測定範囲・精度 | ±75 mV・±0.5％FS |
| 隔熱抵抗 | モニタリング | 20 MΩ（典型値） |
| ハイサイド出力 | 6チャンネル・連続／ピーク | 1 A／3 A（300 ms） |
| ローサイド出力 | 2チャンネル | 1 A（最大） |
| ドライコンタクト出力 | 4 チャンネル | 0.5 A（最大1 A）、32 V |
| コミュニケーション | CAN・RS485 | 2系統の絶縁CAN・2系統の絶縁RS485 |
| スタック接続インターフェース | BMU通信 | 1系統の差動ペア（IP0／IM0） |
| 温度検出 | 測定範囲・精度 | −30 °C～105 °C・±2 °C |
| 動作温度 | 環境 | −25 °C～＋85 °C |
| 保管温度 | — | −40 °C ～ +105 °C |
| 静電気放電（ESD）保護 | 空気排出 | 16 kV |
| スリープモード電流 | 待機 | 10 µA以下 |
| 認証 | — | CE、RoHS、FCC、ISO 26262 |
迅速 設置ガイド
BCU‑B3をシステムに安全かつ確実に導入するため、以下の手順に従ってください。
事前設置確認リスト
キーの取付手順
安全性と注意事項
最適な 設定
以下の判断フローを用いて、ごプロジェクトに最適なBCU-B3のバリエーションをご選定いただくか、あるいは当社チームへ個別相談をご依頼ください。
📋 決定フロー
適切なモデル選定でお困りですか？
当社の技術営業チームが、お客様のシステム要件を分析し、BCU‑B3の最適な構成（カスタムファームウェア、コネクタ、プロトコル対応など）をご提案します。
選定支援のお申込み注文 ガイド
注文手続きをスムーズにするために、以下の情報をご準備ください。
📄 注文前資料
⚙️ カスタマイズオプション
🚚 納品および物流
推奨される JKESS製品
BCU-B3と組み合わせて使用することで、完全なエネルギー貯蔵用BMSソリューションが実現します。
よく 聞かれる 質問 質問
BCU‑B3に関するすべての情報——仕様から注文、サポートまで。
エネルギー貯蔵およびバッテリ管理システム（BMS） 市場のトレンド
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EUバッテリー規則（2026/1234号）が施行開始
バッテリーのカーボンフットプリント、再利用素材含有率、デジタル・バッテリーパスポートに関する新たな要件が発効し、完全なトレーサビリティを備えた高度なBMSへの需要が高まっています。
続きを読む →東南アジアの送配電網向け蓄電池容量は、2028年までに3倍に拡大する見込み
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続きを読む →AIを活用したBMSが予知保全分野で注目を集めています
機械学習アルゴリズムがBMSのマスターコントローラーに組み込まれ、電池セルの故障を予測したり、バランス制御戦略を最適化したりする取り組みが進んでおり、運用・保守（O&M）コストを最大30％削減できる可能性があります。
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