Este documento presenta una metodología transformadora que aprovecha el poder de la tecnología de gemelos digitales (DT) para el monitoreo avanzado de las condiciones de las baterías de ion de litio (LIBs) en vehículos eléctricos (EVs). A diferencia de las soluciones convencionales, nuestro enfoque elimina la necesidad de calibrar sensores o agregar circuitos de hardware adicionales. La réplica digital funciona perfectamente junto al sistema de gestión de baterías integrado (BMS) en un EV, proporcionando señales en tiempo real para monitoreo. Nuestro sistema es un avance significativo para garantizar la eficiencia y sostenibilidad de los EVs, que desempeñan un papel esencial en la reducción de las emisiones de carbono. Una innovación central radica en la integración del gemelo digital en el proceso de monitoreo de la batería, remodelando el panorama del almacenamiento de energía y fuentes de energía alternativas como las baterías de ion de litio. Nuestro sistema integral aprovecha una red IoT basada en la nube y combina componentes físicos y digitales para proporcionar una solución integral. El lado físico abarca el modelado sin conexión, donde un algoritmo de memoria a corto y largo plazo (LSTM) entrenado con varias tasas de aprendizaje (LRs) y optimizado por tres tipos de optimizadores garantiza predicciones precisas del estado de carga (SOC). En el lado digital, el gemelo digital toma protagonismo, permitiendo el monitoreo y la predicción en tiempo real de la actividad de la batería. Un aspecto particularmente innovador de nuestro enfoque es la utilización de una red generativa adversaria de series temporales (TS-GAN) para generar datos sintéticos que complementan perfectamente el proceso de monitoreo. Este uso pionero de un TS-GAN ofrece una solución efectiva al desafío de la disponibilidad limitada de datos en tiempo real, mejorando así las capacidades predictivas del sistema. Al integrar perfectamente estos elementos físicos y digitales, nuestro sistema permite el análisis y la predicción precisos del comportamiento de la batería. Esta innovación, especialmente la aplicación de un TS-GAN para la generación de datos, contribuye significativamente a la optimización del rendimiento de la batería, mejorando la seguridad y prolongando la vida útil de las baterías de ion de litio en los EVs. Además, el modelo desarrollado en esta investigación sirve como punto de referencia para el almacenamiento de energía digital futuro en baterías de ion de litio y la utilización energética integral. Según pruebas estadísticas, el modelo tiene un alto nivel de precisión. Su excepcional rendimiento en seguridad y reducción del consumo energético ofrecen perspectivas prometedoras para soluciones energéticas sostenibles y eficientes. Este documento representa un paso crucial hacia la realización de un futuro más limpio y sostenible a través de una gestión avanzada de baterías de EV.