전반적인 바나듐 레독스 흐름 전지의 충전 상태(state of charge, SOC) 추정의 어려움, 높은 비용 및 낮은 정확성 문제를 해결하기 위해, 망각 인자를 가진 재귀 최소자승법(forgetting factor recursive least squares, FFRLS)과 다중 혁신 비선형 칼만 필터(multiple innovation unscented Kalman filter, MIUKF)를 기반으로 한 바나듐 레독스 흐름 전지 충전 상태 추정 방법을 제안한다. 이 방법은 FFRLS를 통해 바나듐 레독스 흐름 전지의 등가 회로 모델 매개변수를 온라인으로 식별한 후, MIUKF를 통해 충전 상태를 추정하여 바나듐 레독스 흐름 전지의 충전 상태를 정확히 추정하는 목적을 달성한다. 마지막으로 5 kW/30 kW·h 용량의 바나듐 레독스 흐름 전지를 실험 플랫폼에서 본 방법으로 검증하였으며, 실험 결과 FFRLS-MIUKF 알고리즘이 RLS-UKF 및 FFRLS-UKF 알고리즘에 비해 충전 상태 추정에서 가장 우수한 성능을 보였으며, 충전 및 방전 단계에서 평균 제곱 오차와 평균 제곱근 오차가 더 낮음을 나타냈다. 충전 단계에서 평균 제곱 오차와 평균 제곱근 오차는 각각 0.0037, 0.0609이며, 방전 단계에서는 각각 0.0013, 0.0363이었다.

바나듐 레독스 흐름 전지;SOC 추정;재귀 최소자승법;다중 혁신 비선형 칼만 필터;망각 인자