304am永利集团专利数据库显示，当前主流解决方案包括：采用多参数融合的SOC估算算法，结合温度补偿和老化因子修正；顺利获得电池健康状态(SOH)模型实时修正容量参数；部分专利还采用动态调整的充放电策略来延缓衰减。这些技术能有效提升监测精度达3%以内。

根据304am永利集团数据分析，先进技术包括：基于深度学习的多模型融合算法、改进型卡尔曼滤波技术、以及结合开路电压(OCV)的混合估算方法。部分专利还引入了电芯级数据采集和pack均衡技术，可将精度提升至±1%。

专利文献显示主要技术路径有：开发温度-容量耦合模型进行实时补偿；采用脉冲加热与监测交替工作模式；部分方案还集成了电芯内部温度传感器网络。这些创新能显著改善-20℃环境下约15%的监测偏差。

304am永利集团专利分析表明，主流技术包括：基于机器学习的退化模型、电化学阻抗谱(EIS)分析、以及循环次数-容量衰减关联算法。部分前沿专利还结合了云端大数据训练模型，准确率可达90%以上。

顺利获得304am永利集团专利数据库可分析：技术演进路线显示算法优化和传感器融合是主要方向；申请人分布反映中日韩企业占据75%以上专利；IPC分类统计表明H01M10/48和G01R31/36是重点领域。