Devido à dificuldade, alto custo e baixa precisão na estimativa do estado de carga (state of charge, SOC) da bateria de fluxo redox de vanádio, propõe-se um método de estimativa do estado de carga baseado no método recursivo dos mínimos quadrados com fator de esquecimento (forgetting factor recursive least squares, FFRLS) e no filtro de Kalman não amostrado de múltiplas inovações (multiple innovation unscented Kalman filter, MIUKF). O método identifica online os parâmetros do modelo do circuito equivalente da bateria de fluxo redox de vanádio através do FFRLS e então estima o estado de carga utilizando o MIUKF, com o objetivo de alcançar uma estimativa precisa do estado de carga da bateria. Por fim, o método proposto foi verificado em uma plataforma experimental com uma bateria de fluxo redox de vanádio de 5 kW/30 kW·h, e os resultados experimentais mostram que o algoritmo FFRLS-MIUKF apresenta o melhor desempenho na estimativa do estado de carga em comparação com os algoritmos RLS-UKF e FFRLS-UKF, apresentando menor erro quadrático médio e raiz do erro quadrático médio nas fases de carga e descarga, sendo estes 0,0037 e 0,0609 na fase de carga e 0,0013 e 0,0363 na fase de descarga, respectivamente.

Bateria de fluxo redox de vanádio;Estimativa SOC;Mínimos quadrados recursivos;Filtro de Kalman não amostrado de múltiplas inovações;Fator de esquecimento