摘要：利用传统的安时积分法估计全钒液流电池（vanadium redox flow battery,VRB）的荷电状态（state of charge,SOC）,常常会因为累积误差造成估计误差增大的问题。该文针对这一问题,以一阶RC等效电路模型为基础,采用无迹卡尔曼滤波（unscented Kalman filter,UKF）算法对安时积分法估计结果进行修正,提高SOC估计精度。此外,UKF算法同时可以在收敛后准确地实时估计电池模型中的内阻,而电池的内阻可以表征其健康状态（state of health,SOH）,因此UKF算法可根据内阻的估计结果评价电池的SOH。在工况下对电池进行测试性充放电实验,实验结果表明,UKF算法可以快速完成电池SOC的精确估计,绝对误差小于2%,并能准确地估计出电池的内阻,为电池SOH的确定提供参考依据。

关键词：全钒液流电池 无迹卡尔曼滤波 荷电状态 健康状态 电池模型 

单位：西南交通大学电气工程学院; 四川省成都市610031; 新加坡国立大学材料科学与工程学院; 新加坡117583; 淡马锡理工学院清洁能源研究中心; 新加坡529757