Dynamic Z-Track 算法可改善动态负载应用的电阻估算和剩余容量预测。量化剩余容量改善的比较算法是补偿式放电终止电压 (CEDV) 电量监测计算法。此算法使用新电池估算的 IR 压降补偿来预测电池端子电压达到放电结束时的位置。Dynamic Z-Track 算法能够准确跟踪电阻，并保持在小误差容差范围内。对于老化的电池，在接近电池放电结束时电阻可能会增加 50% 以上，而 CEDV 电量监测计会低估负载电流引起的压降。

电量监测算法对剩余容量预测的影响如 图 6-1 所示。Dynamic Z-Track 算法能够在电池老化时准确跟踪电阻，并具有较小的误差容差。CEDV 算法显著低估老化电池的电阻。对于 图 6-1 中所示的 1C 负载，Dynamic Z-Track 算法可准确预测当电池电压达到最小 3V 阈值时的 SOC。CEDV 算法不能准确预测电压达到 3V 时的 SOC。与 Dynamic Z-Track 相比，该算法将电池剩余容量的估算值高估 10%。在较高的负载电流下，IR 压降更更大，因此 CEDV 中的剩余容量误差更大。对于所示的测试用例，1.75C 平均负载电流的高估误差为 60%，如 图 6-2 所示。

SOC 精度的预期提高取决于电池老化时的电池行为，以及放电期间负载电流的细节。对于某些负载电流，有频繁并且较长的稳定负载电流间隔，因此基于 Impedance-Track 的电量监测计算法可以实现与 Dynamic Z-Track 相似的性能。电池使用寿命长，其电阻增加缓慢。在电池老化到足以使电阻显著增加之前，Dynamic Z-Track 和固定电阻之间剩余容量的估算间隙很小。

与 图 6-2 中的示例相比，电阻快速增加的电池在动态负载下 SOC 估计中的误差更大。