Face aux difficultés, aux coûts élevés et à la faible précision de l'estimation de l'état de charge (state of charge, SOC) des batteries à flux redox vanadium, une méthode d'estimation de l'état de charge des batteries à flux redox vanadium basée sur la méthode des moindres carrés récursive à facteur d'oubli (forgetting factor recursive least squares, FFRLS) et le filtre de Kalman non linéaire unscented à innovations multiples (multiple innovation unscented Kalman filter, MIUKF) est proposée. Cette méthode identifie en ligne les paramètres du modèle de circuit équivalent de la batterie à flux redox vanadium via FFRLS, puis estime l'état de charge grâce au MIUKF, permettant une estimation précise de l'état de charge de la batterie. Enfin, la méthode proposée est vérifiée sur une plateforme expérimentale utilisant une batterie à flux redox vanadium de 5 kW/30 kW·h, et les résultats expérimentaux montrent que l'algorithme FFRLS-MIUKF présente les meilleures performances d'estimation de l'état de charge par rapport aux algorithmes RLS-UKF et FFRLS-UKF, avec des erreurs quadratiques moyennes et des racines carrées des erreurs plus faibles aux phases de charge et de décharge, avec des erreurs quadratiques moyennes et racines quadratiques respectivement de 0,0037 et 0,0609 en charge, et 0,0013 et 0,0363 en décharge.

Batterie à flux redox vanadium;Estimation SOC;Moindres carrés récursifs;Filtre de Kalman unscented à innovations multiples;Facteur d'oubli