可以看到，两种方法各有不足但看上去似乎互补，两者结合应用，当电池工作时用电荷累积法，而在停车时利用开路电压法消除电荷累积法的积累误差，同时也解决了电池长期静置不使用自放电之后的SOC初值问题，看上去很完美，因此也在BMS中得到了广泛的应用，但它并不能解决开路电压法本身的不足，如老化、环境温度问题、电压滞回问题等。
并且，消除误差时会导致SOC的跳变，比如修正前SOC 65%，修正后变成62%，这就是很多早期电动车车主熄火再启动发现电量显示变化的原因之一，在实际生活中这也会影响用户对于续航显示的信心。
尽管仍然存在缺陷，这两种方法仍然是目前的最优解，至少硬件上是，其他如内阻法，负载电压法等更不适合电动车应用。车企和研究者也在研究通过优化算法（如神经网络、卡尔曼滤波、模糊算法等）、建立更加准确的电池（动态响应、老化等）模型等方法，提高SOC估计的准确性。
还有最重要的，电池放电电流越大，可以放出的容量越小。如图，以1C放电，放电量接近8Ah，而以18C放电，放电量仅有6.5Ah。就好像倒酸奶，倒得快，杯壁上残留很多，慢慢倒却也能倒干净。
★SOC“蒙”不准会带来什么后果？“蒙”的准不准确会严重影响到对电池的实际使用。举个最简单的例子，手机用久了，电池老化之后，往往会有显示电量还有10%，但可能开个APP就会导致手机突然断电的情况。这就是手机的SOC估算程序没做好，没能预测到电池的衰减，用老公式算出的SOC并不准确。放在车上，便会产生续航里程估计不准，这问题更大，看着还有30km续航，但结果车辆突然抛锚了。
除此之外，电池的过充或者过放都会导致电池性能、寿命的下降，因此，许多厂商都会设置一个冗余防止电池过放，比如100kWh的电池只允许使用90kWh。但如何知道此时已经用剩10kWh了呢，还是得靠BMS蒙。蒙错了，允许车辆继续行驶，就会损伤电池。
这是“蒙”多了的情况，反过来“蒙”少了也有问题。比如车辆实际SOC有98%，但BMS估出来只有93%，与此同时，车辆面对一个长下坡，因为BMS错误的判断了电池的SOC情况，导致能量回收过度，电池过充，同样对电池不利。
