В связи со сложностями, высокими затратами и низкой точностью оценки состояния заряда (state of charge, SOC) ванадиевого редокс-Flow аккумулятора, предложен метод оценки состояния заряда ванадиевой редокс-Flow батареи на основе рекурсивного метода наименьших квадратов с фактором забывания (forgetting factor recursive least squares, FFRLS) и многократного инновационного негауссовского фильтра Калмана (multiple innovation unscented Kalman filter, MIUKF). Метод включает онлайн-идентификацию параметров эквивалентной схемы ванадиевой редокс-Flow батареи с помощью FFRLS, затем оценку состояния заряда с применением MIUKF, что позволяет точно оценить состояние заряда ванадиевой редокс-Flow батареи. В заключение, предложенный метод проверен на экспериментальной платформе с использованием ванадиевой редокс-Flow батареи мощностью 5 кВт/30 кВт·ч. Результаты экспериментов показывают, что алгоритм FFRLS-MIUKF превосходит алгоритмы RLS-UKF и FFRLS-UKF в оценке состояния заряда, с меньшими среднеквадратичными ошибками и среднеквадратичными корнями ошибок на фазах заряда и разряда, где среднеквадратичная ошибка и корень из среднеквадратичной ошибки соответственно равны 0,0037 и 0,0609 на фазе заряда, и 0,0013 и 0,0363 на фазе разряда.

Ванадиевая редокс-Flow батарея;Оценка SOC;Рекурсивный метод наименьших квадратов;Множественный инновационный негауссовский фильтр Калмана;Фактор забывания