前面講過荷電狀態（SOC）估計是一個重要功能，這裡就詳細介紹一下SOC功能和實現方法。
SOC（Stateof Charge），可用電量佔據電池最大可用容量的比例，通常以百分比表示，100％表示完全充電，0％表示完全放電。這是針對單個電池的定義，對於電池模塊（或電池組，由於電池組由多個模塊組成，因此從模塊SOC計算電池組的SOC就像電池電池單體SOC估計模塊SOC一樣），情況有一點複雜。在SOC估計方法的最後一節討論。
目前，對SOC 的研究已經基本成熟，SOC 算法主要分為兩大類，一類為單一SOC 算法，另一類為多種單一SOC 算法的融合算法。
單一SOC 算法包括安時積分法、開路電壓法、基於電池模型估計的開路電壓法、其他基於電池性能的SOC估計法等。融合算法包括簡單的修正、加權、卡爾曼濾波（或擴展卡爾曼濾波）以及滑模變結構方法等。
1）放電測試方法
確定電池SOC的最可靠方法是在受控條件下進行放電測試，即指定的放電速率和環境溫度。這個測試可以準確的計算電池的剩餘電量SOC，但所消耗的時間相當長，並且在測試完畢以後電池裡面的電量全部放掉，因此這個方法只在實驗室中用來標定驗證電池的標稱容量，無法用於設計BMS做車輛電池電量的在線估計。
2）安時積分法
安時積分計算方法為:
上式中，SOC 為荷電狀態；SOC0為起始時刻（t0）的荷電狀態；CN為額定容量（為電池當時標準狀態下的容量，隨壽命變化）；η為庫侖效率，放電為1，充電小於1；I 為電流，充電為負，放電為正。在起始荷電狀態SOC0比較準確情況下，安時積分法在一段時間內具有相當好的精度（主要與電流傳感器採樣精度、採樣頻率有關）。
但是，安時積分法的主要缺點為：起始SOC0影響荷電狀態的估計精度；庫侖效率η受電池的工作狀態影響大（如荷電狀態、溫度、電流大小等），η難於準確測量，會對荷電狀態誤差有累積效應；電流傳感器精度，特別是偏差會導致累計效應，影響荷電狀態的精度。因此，單純採用安時積分法很難滿足荷電狀態估計的精度要求。
3）開路電壓（OCV）法
鋰離子電池的荷電狀態與鋰離子在活性材料中的嵌入量有關，與靜態熱力學有關，因此充分靜置後的開路電壓可以認為達到平衡電動勢，OCV與荷電狀態具有一一對應的關係，是估計荷電狀態的有效方法。
但是有些種類電池的OCV與充放電過程（歷史）有關，如LiFePO4/C電池，充電OCV與放電OCV 具有滯回現象（與鎳氫電池類似），並且電壓曲線平坦，因而SOC估計精度受到傳感器精度的影響嚴重，這些都需要進一步研究。
開路電壓法最大的優點是荷電狀態估計精度高，但是它的顯著缺點是需要將電池長時靜置以達到平衡，電池從工作狀態恢復到平衡狀態一般需要一定時間，與荷電狀態、溫度等狀態有關，低溫下需要數小時以上，所以該方法單獨使用只適於電動汽車駐車狀態，不適合動態估計。
4）基於電池模型的開路電壓法
通過電池模型可以估計電池的開路電壓，再根據OCV與SOC 的對應關係可以估計當前電池的SOC。等效電路模型是最常用的電池模型。對於這種方法，電池模型的精度和複雜性非常重要。華等人收集了12個常用等效電路模型，包括組合模型，Rint模型（簡單模型），具有零狀態滯後模型的Rint模型，具有單態滯後模型的Rint模型，具有兩個低通濾波器增強型自校正（ESC）模型，具有四個低通濾波器的ESC模型，一階RC模型，一個狀態滯後的一階RC模型，二階RC模型，具有單態滯後的二階RC模型，三階RC模型和具有單態滯後的三階RC模型。
電化學模型是建立在傳質、化學熱力學、動力學基礎上，涉及電池內部材料的參數較多，而且很難準確獲得，模型運算量大，一般用於電池的性能分析與設計。
如果電池模型參數已知，則很容易找到電池OCV。然後使用通過實驗得出的OCV-SOC查找表，可以容易地找到電池SOC。研究人員使用這種方法，並分別採取RINT模型，一階RC，二階RC模型，發現使用二階RC模型的最大估計誤差是4.3％，而平均誤差是1.4％。
上圖是充放電C/的LiFePO的OCV曲線4（在25℃測量，休息時間3小時）
5）神經網絡模型方法
神經網絡模型法估計SOC是利用神經網絡的非線性映射特性，在建立模型時不用具體考慮電池的細節問題，方法具有普適性，適用於各種電池的SOC估計，但是需要大量樣本數據對網絡進行訓練，且估算誤差受訓練數據和訓練方法的影響很大，且神經網絡法運算量大，需要強大的運算芯片（如DSP等）。
6）模糊邏輯方法
模糊邏輯法基本思路就是根據大量試驗曲線、經驗及可靠的模糊邏輯理論依據，用模糊邏輯模擬人的模糊思維，最終實現SOC預測，但該算法首先需要對電池本身有足夠多的瞭解，計算量也較大。
7）基於電池性能的SOC 估計法
基於電池性能的SOC估計方法包括交流阻抗法、直流內阻法和放電試驗法。交流阻抗法是通過對交流阻抗譜與SOC 的關係進行SOC估計。直流內阻法通過直流內阻與電池SOC 的關係進行估計。
交流阻抗及直流內阻一般僅用於電池離線診斷，很難直接應用在車用SOC實時估計中，這是因為，採用交流阻抗的方法需要有信號發生器，會增加成本；電池阻抗譜或內阻與SOC 關係複雜，影響因素多（包括內阻一致性）；電池內阻很小，車用電池在毫歐級，很難準確獲得；鋰離子電池內阻在很寬範圍內變化較小，很難識別。
閱讀更多 辣筆小星 的文章
