首先是电池老化问题。锂离子电池从制造时开始即使不用，也会逐渐丢失掉其全部电荷容量（fcc）。这种老化率取决于温度和电池的充电状态。膝上型pc电池最经常存放于办公环境，即100%充电和室温条件。这种条件下，电池组每年将失掉其fcc的20%。温度高于25℃时，失电会更严重。此问题可以通过降低存放时的温度和充电状态得到解决。在40%容量和0℃下，电池每年失掉的电量约为其fcc的4%，但这将挑战灵活便携式应用的工作点。显然，锂离子电池的实际使用寿命要比预期的短。

决定锂离子电池组处于健康状态的另一个因素是周期寿命，即电池在其电量大为减低前所耐受的充/放电周期数。锂离子电池具有低维护性，是指它们不需要用户对电池“深循环（deep cycle）”，如同nicd或nimh电池的情形一样。事实上，每一个深放电周期都会实际增加电池的阻抗，减少其容量。锂离子电池在电压水平低于某一值（传统上为2v）时会永久损坏。最新的技术发展进一步降低了这个最低电压值，但它仍然存在。当电池阻抗增加时，电流负载会使电池电压很快降到这种低电平，减少了电池在需要进行充电前的有效运行时间。此外，周期寿命也会随温度升高而缩短。

早期智能电源管理系统

膝上型pc用户肯定不想把pc电池组存放到冰箱里，也不想在电源用完前，总是担心电池的剩余使用时间。为此，电源设计师设计出膝上型电源管理系统来计算电池使用寿命，并反馈回一个可靠的剩余使用时间。这一功能以往由膝上型pc承担，但现如今通常由电池自身内部完成。为了对电池组的fcc和周期寿命作出一个很好的估计，电源管理系统需要了解电池的老化程度和已经循环使用的次数。pc的使用寿命要比电池组长，不会只用一块电池，所以将以上所说的那些电池组参数存放于电池本身，要比存放在pc中更加合适。其他一些有助于增强估计准确性的参数还有温度日志记录和周期性电池阻抗测量值。

使用现代智能电池技术是增加电池容量的一种可行方案。早期和现今的一些电池管理系统，并没有对电池做特定实时fcc评估所必需的一些参数进行跟踪。这种系统提供的是一种剩余电量估计，不考虑电池的退化状态。这种剩余电量估计会随时间的推移而变得越来越不准确，结果会产生两种情形。一种情形是如果剩余电量估值过为乐观，那么电池在失效后，而pc屏幕上仍然显示电池还有使用时间。这种情况通常造成用户的不满，因而常常被设计人员所回避。另一种情形是剩余电量估值过为悲观，这种方法虽然不会出现电池提前结束寿命的情况，但会对剩余电量造成一定的浪费。很多电池设计者还是倾向于采用悲观估计法。 库仑计数法

保持对电池组fcc的实时预估将为剩余电量估计提供一个更为准确的基础。这将使电池组设计人员可以减少剩余电量估计的“保护区域”，进而增加用户从电池组获取电能的实际时间。
保持实时fcc估计并不是现代智能电池技术所面临的挑战的终结。用户关注的是剩余的稳定功率时间，这个数字取决于电池的充电状态，充电状态等于电池的fcc减掉到目前为止所消耗掉的功率。此外，剩余时间是一个取决于电池电流负载的估值。用户通过无线lan以全亮度方式在其lcd屏上播放tv节目流时消耗的电量，要比在只进行文档操作而没有其他周边设备运行的情况下大得多。处在发展中的电池监控系统由电池电压估计充电状态。这种方法对于pc电池应用也不够精确。电池需要时刻跟踪流入或流出其中的电流，并记录其总量。这种监控方式称为库仑计数（coulomb counting），见图2，它需要积分或累加adc固定地监控流入或流出电池的电流。通过库仑计数，电池可以知道自身还剩余了多少电量。知道了剩余电量，剩余时间便可以从电流负载的连续测量中估计出来。

总之，现代智能电池技术必须能够告诉用户在当前负载下，电池还能使用多长时间。为使这一估值尽量精确，电池需要：

⑴ 使用高分辨率adc监视当前负载；

⑵ 使用库仑计数器计算剩余电量；

⑶ 利用周期计数器（通常是存储在eeprom中的一个值）、电池寿命、温度日志记录、基于同步电压电流测量的实时电池阻抗等参数计算电池全充电量。

提供给用户的最终使用时间将由电池计算fcc后留下来的充电状态计算得出，它取决于电池上的当前负载，同时还要考虑电池阻抗因素，以避免损坏性的低电压出现。

用库仑计数方法实现剩余电量计算是一项极大的挑战。它要求有耐高压的专用模拟电路用于监控，有非易失存储器用于参数存储以及功能强大的cpu来进行计算。atmel公司提供的atmega