Debido a la dificultad, el alto costo y la baja precisión en la estimación del estado de carga (state of charge, SOC) de la batería de flujo redox de vanadio, se propone un método de estimación del estado de carga basado en el método de mínimos cuadrados recursivo con factor de olvido (forgetting factor recursive least squares, FFRLS) y el filtro de Kalman no lineal sin muestreo con innovaciones múltiples (multiple innovation unscented Kalman filter, MIUKF). Este método realiza la identificación en línea de los parámetros del modelo del circuito equivalente de la batería de flujo redox de vanadio mediante FFRLS, y luego estima el estado de carga utilizando MIUKF, con el fin de lograr una estimación precisa del estado de carga. Finalmente, se verifica el método propuesto en una plataforma experimental con una batería de flujo redox de vanadio de 5 kW/30 kW·h, y los resultados experimentales muestran que el algoritmo FFRLS-MIUKF tiene un rendimiento óptimo en la estimación del estado de carga en comparación con los algoritmos RLS-UKF y FFRLS-UKF, con un error cuadrático medio y raíz del error cuadrático medio más bajos en las fases de carga y descarga, siendo estos 0.0037 y 0.0609 durante la carga y 0.0013 y 0.0363 durante la descarga, respectivamente.

Batería de flujo redox de vanadio;Estimación SOC;Mínimos cuadrados recursivos;Filtro de Kalman sin muestreo con innovaciones múltiples;Factor de olvido