全バナジウムレドックスフロー電池の荷電状態（state of charge、SOC）推定における困難さ、コストの高さ、精度の低さといった問題に対し、忘却因子付き再帰最小二乗法（forgetting factor recursive least squares、FFRLS）と多新息無跡カルマンフィルタ（multiple innovation unscented Kalman filter、MIUKF）に基づく全バナジウムレドックスフロー電池の荷電状態推定方法を提案する。本手法は、FFRLSによりオンラインで全バナジウムレドックスフロー電池の等価回路モデルパラメータを識別し、次にMIUKFを用いて荷電状態を推定することで、荷電状態を正確に推定することを目的とする。最後に、5 kW/30 kW·hの全バナジウムレドックスフロー電池を対象に実験プラットフォームにて提案手法の検証を行った。実験結果より、RLS-UKFアルゴリズムおよびFFRLS-UKFアルゴリズムと比較して、FFRLS-MIUKFアルゴリズムが荷電状態推定において最良の性能を示し、充電および放電段階における平均二乗誤差および二乗平均平方根誤差がより低いことが確認された。充電段階における平均二乗誤差および二乗平均平方根誤差はそれぞれ0.0037、0.0609、放電段階においてはそれぞれ0.0013、0.0363であった。

全バナジウムレドックスフロー電池;SOC推定;再帰最小二乗法;多新息無跡カルマンフィルタ;忘却因子