在兩輪車的應用中，問題凸顯的是因為淺充淺放的使用方式引入的SOC誤差。用戶大多數使用的過程中是會將電池包充滿后使用的。但是，兩輪車用戶使用的時候經常會出現沒電了就去充，充的差不多就騎走了，一般不能把電池包充得很滿，尤其是在共享換電的應用中。比如：快遞騎手在使用共享換電的電池包時，為了保證運輸方便，見到電池柜就會換一個更多容量的電池包，就會造成電池始終處于淺充淺放這種狀態，這對兩輪車SOC的誤差影響是比較大的。

環境溫度及放電倍率對電池自身容量的影響。電摩在行駛的時候有高溫情況，也有低溫情況，這些情況對電芯本身影響比較大，作為BMS來說，我們能監測到的原始數據就是電壓、電流、溫度等信息，但是沒有辦法控制電池本身容量不衰減，所以外界環境和不同騎手使用習慣，對電池本身容量影響很大。

由于兩輪車的電芯使用成本比乘用車的低，在兩輪車上，一般選用電芯的循環壽命比乘用車的要少。所以，不同廠家根據不同車型和不同的客戶使用群體，需要關注電芯的循環使用壽命。

由于兩輪車電池包容量一般不是很大，但是充放電的功率卻不小，所以電芯的一致性問題還是比較容易出現的。尤其用到半年一年后就會發現電池單體電壓出現較大差異，這種差異會嚴重影響SOC的估算。

BMS電流電壓的采集精度對SOC估算的影響。BMS進行SOC估算是需要取得一些原始電池組數據的，但是在兩輪車BMS方面，為了更好的配合客戶對BMS低成本的要求，有些時候也要放棄一些精度。但是精度到底要降低多少合適呢？這也需要考慮對SOC的影響程度了。

另一方面，BMS自身的功耗也同樣對SOC估算有較大的影響。在汽車領域的BMS應用來說，鑰匙在關閉后BMS可以做零功耗，一旦把低壓電關了之后BMS就關機沒有功耗了。但是在小功率產品里面BMS是不容易做到零功耗的。

BMS的休眠一般分為深度休眠和淺度休眠，進入到深度休眠可以做到20毫安以下，如果按照10毫安的自身功耗電流計算，時間長了同樣會發現電池的電量大約在40-50天左右，基本上就把電池包電量耗沒了。所以我們在計算SOC的時候需要把BMS自身功耗算進去。