前面讲过荷电状态（SOC）估计是一个重要功能，这里就详细介绍一下SOC功能和实现方法。
SOC（Stateof Charge），可用电量占据电池最大可用容量的比例，通常以百分比表示，100％表示完全充电，0％表示完全放电。这是针对单个电池的定义，对于电池模块（或电池组，由于电池组由多个模块组成，因此从模块SOC计算电池组的SOC就像电池电池单体SOC估计模块SOC一样），情况有一点复杂。在SOC估计方法的最后一节讨论。
目前，对SOC 的研究已经基本成熟，SOC 算法主要分为两大类，一类为单一SOC 算法，另一类为多种单一SOC 算法的融合算法。
单一SOC 算法包括安时积分法、开路电压法、基于电池模型估计的开路电压法、其他基于电池性能的SOC估计法等。融合算法包括简单的修正、加权、卡尔曼滤波（或扩展卡尔曼滤波）以及滑模变结构方法等。
1）放电测试方法
确定电池SOC的最可靠方法是在受控条件下进行放电测试，即指定的放电速率和环境温度。这个测试可以准确的计算电池的剩余电量SOC，但所消耗的时间相当长，并且在测试完毕以后电池里面的电量全部放掉，因此这个方法只在实验室中用来标定验证电池的标称容量，无法用于设计BMS做车辆电池电量的在线估计。
2）安时积分法
安时积分计算方法为:
上式中，SOC 为荷电状态；SOC0为起始时刻（t0）的荷电状态；CN为额定容量（为电池当时标准状态下的容量，随寿命变化）；η为库仑效率，放电为1，充电小于1；I 为电流，充电为负，放电为正。在起始荷电状态SOC0比较准确情况下，安时积分法在一段时间内具有相当好的精度（主要与电流传感器采样精度、采样频率有关）。
但是，安时积分法的主要缺点为：起始SOC0影响荷电状态的估计精度；库仑效率η受电池的工作状态影响大（如荷电状态、温度、电流大小等），η难于准确测量，会对荷电状态误差有累积效应；电流传感器精度，特别是偏差会导致累计效应，影响荷电状态的精度。因此，单纯采用安时积分法很难满足荷电状态估计的精度要求。
3）开路电压（OCV）法
锂离子电池的荷电状态与锂离子在活性材料中的嵌入量有关，与静态热力学有关，因此充分静置后的开路电压可以认为达到平衡电动势，OCV与荷电状态具有一一对应的关系，是估计荷电状态的有效方法。
但是有些种类电池的OCV与充放电过程（历史）有关，如LiFePO4/C电池，充电OCV与放电OCV 具有滞回现象（与镍氢电池类似），并且电压曲线平坦，因而SOC估计精度受到传感器精度的影响严重，这些都需要进一步研究。
开路电压法最大的优点是荷电状态估计精度高，但是它的显著缺点是需要将电池长时静置以达到平衡，电池从工作状态恢复到平衡状态一般需要一定时间，与荷电状态、温度等状态有关，低温下需要数小时以上，所以该方法单独使用只适于电动汽车驻车状态，不适合动态估计。
4）基于电池模型的开路电压法
通过电池模型可以估计电池的开路电压，再根据OCV与SOC 的对应关系可以估计当前电池的SOC。等效电路模型是最常用的电池模型。对于这种方法，电池模型的精度和复杂性非常重要。华等人收集了12个常用等效电路模型，包括组合模型，Rint模型（简单模型），具有零状态滞后模型的Rint模型，具有单态滞后模型的Rint模型，具有两个低通滤波器增强型自校正（ESC）模型，具有四个低通滤波器的ESC模型，一阶RC模型，一个状态滞后的一阶RC模型，二阶RC模型，具有单态滞后的二阶RC模型，三阶RC模型和具有单态滞后的三阶RC模型。
电化学模型是建立在传质、化学热力学、动力学基础上，涉及电池内部材料的参数较多，而且很难准确获得，模型运算量大，一般用于电池的性能分析与设计。
如果电池模型参数已知，则很容易找到电池OCV。然后使用通过实验得出的OCV-SOC查找表，可以容易地找到电池SOC。研究人员使用这种方法，并分别采取RINT模型，一阶RC，二阶RC模型，发现使用二阶RC模型的最大估计误差是4.3％，而平均误差是1.4％。
上图是充放电C/的LiFePO的OCV曲线4（在25℃测量，休息时间3小时）
5）神经网络模型方法
神经网络模型法估计SOC是利用神经网络的非线性映射特性，在建立模型时不用具体考虑电池的细节问题，方法具有普适性，适用于各种电池的SOC估计，但是需要大量样本数据对网络进行训练，且估算误差受训练数据和训练方法的影响很大，且神经网络法运算量大，需要强大的运算芯片（如DSP等）。
6）模糊逻辑方法
模糊逻辑法基本思路就是根据大量试验曲线、经验及可靠的模糊逻辑理论依据，用模糊逻辑模拟人的模糊思维，最终实现SOC预测，但该算法首先需要对电池本身有足够多的了解，计算量也较大。
7）基于电池性能的SOC 估计法
基于电池性能的SOC估计方法包括交流阻抗法、直流内阻法和放电试验法。交流阻抗法是通过对交流阻抗谱与SOC 的关系进行SOC估计。直流内阻法通过直流内阻与电池SOC 的关系进行估计。
交流阻抗及直流内阻一般仅用于电池离线诊断，很难直接应用在车用SOC实时估计中，这是因为，采用交流阻抗的方法需要有信号发生器，会增加成本；电池阻抗谱或内阻与SOC 关系复杂，影响因素多（包括内阻一致性）；电池内阻很小，车用电池在毫欧级，很难准确获得；锂离子电池内阻在很宽范围内变化较小，很难识别。
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