Aufgrund der Schwierigkeiten, hohen Kosten und geringen Genauigkeit bei der Schätzungen des Ladezustands (state of charge, SOC) von Vanadium-Redox-Flow-Batterien wird eine Methode zur Schätzung des Ladezustands auf Basis der rekursiven kleinsten Quadrate mit Vergessensfaktor (forgetting factor recursive least squares, FFRLS) und dem mehrfachen Innovations-Unscented-Kalman-Filter (multiple innovation unscented Kalman filter, MIUKF) vorgeschlagen. Die Methode identifiziert online die Parameter des Ersatzschaltbilds der Vanadium-Redox-Flow-Batterie mittels FFRLS und schätzt anschließend den Ladezustand mit MIUKF, um eine genaue Schätzung des Ladezustands der Vanadium-Redox-Flow-Batterie zu erreichen. Schließlich wurde die vorgeschlagene Methode auf einer Versuchsplattform mit einer Vanadium-Redox-Flow-Batterie mit 5 kW/30 kW·h überprüft. Die Versuchsergebnisse zeigen, dass der FFRLS-MIUKF-Algorithmus bei der Schätzung des Ladezustands den Algorithmen RLS-UKF und FFRLS-UKF überlegen ist, wobei die mittleren quadratischen Fehler und die Wurzel des mittleren quadratischen Fehlers in der Lade- und Entladephase niedriger sind. Die mittleren quadratischen Fehler und Wurzeln des mittleren quadratischen Fehlers betragen in der Ladephase jeweils 0,0037 und 0,0609 und in der Entladephase 0,0013 und 0,0363.

Vanadium-Redox-Flow-Batterie;SOC-Schätzung;rekursive kleinste Quadrate;mehrfacher Innovations-Unscented-Kalman-Filter;Vergessensfaktor