现行的SOC预测方法大致有化学法、电压法、电化学阻抗法、电流积分法、卡尔曼滤波法、神经网络法等。

化学法：应用范围十分狭窄，仅适用于能接触到电解液的电池。电压法：通过对比已知的充放电电压荷电状态曲线，将电压值转换为电池的荷电态值，适用于电压随SOC变化较大的铅酸电池和镍氢电池等传统电池。电化学：阻抗法有交流内阻和直流内阻之分，它们都与电池荷电状态有密切关系。电流积分法又称为安时积分法或库伦计数，通过将电池电流对时间进行积分来计算电池的荷电状态。卡尔曼滤波法：是对动力系统的状态做出最小方差意义上的最优估计。卡尔曼滤波法将电池被看成一个动力系统，电池荷电状态是系统的一个内部状态。神经网络法：能够模拟电池动态特性，来估计电池荷电状态，适用于各种电池，缺点是需要大量的参考数据进行训练，估计误差受训练数据和训练方法的影响很大。