Dynamic Z-Track 算法可改善動態負載應用的電阻估算和剩余容量預測。量化剩余容量改善的比較算法是補償式放電終止電壓 (CEDV) 電量監測計算法。此算法使用新電池估算的 IR 壓降補償來預測電池端子電壓達到放電結束時的位置。Dynamic Z-Track 算法能夠準確跟蹤電阻，并保持在小誤差容差范圍內。對于老化的電池，在接近電池放電結束時電阻可能會增加 50% 以上，而 CEDV 電量監測計會低估負載電流引起的壓降。

電量監測算法對剩余容量預測的影響如 圖 6-1 所示。Dynamic Z-Track 算法能夠在電池老化時準確跟蹤電阻，并具有較小的誤差容差。CEDV 算法顯著低估老化電池的電阻。對于 圖 6-1 中所示的 1C 負載，Dynamic Z-Track 算法可準確預測當電池電壓達到最小 3V 閾值時的 SOC。CEDV 算法不能準確預測電壓達到 3V 時的 SOC。與 Dynamic Z-Track 相比，該算法將電池剩余容量的估算值高估 10%。在較高的負載電流下，IR 壓降更更大，因此 CEDV 中的剩余容量誤差更大。對于所示的測試用例，1.75C 平均負載電流的高估誤差為 60%，如 圖 6-2 所示。

SOC 精度的預期提高取決于電池老化時的電池行為，以及放電期間負載電流的細節。對于某些負載電流，有頻繁并且較長的穩定負載電流間隔，因此基于 Impedance-Track 的電量監測計算法可以實現與 Dynamic Z-Track 相似的性能。電池使用壽命長，其電阻增加緩慢。在電池老化到足以使電阻顯著增加之前，Dynamic Z-Track 和固定電阻之間剩余容量的估算間隙很小。

與 圖 6-2 中的示例相比，電阻快速增加的電池在動態負載下 SOC 估計中的誤差更大。