随着石油能源的逐渐枯竭,人类不断寻找可使用的清洁能源满足消耗需求,这些能源的能量需要固定存储才能在需要的时候被释放出来,大规模储能技术发挥了重要的作用。全钒液流电池（Vanadium Redox Battery,VRB）是目前液流电池技术中最为成熟的一种,已经在全球各地拥有众多示范项目,与光伏发电系统、风能发电系统等联合作用,用于削峰填谷、缓解电网消纳压力。全钒液流电池属于电化学储能设备,因众多优点被广泛应用,建立准确反映输入输出特性且考虑系统的模型并对其状态实时估计是亟待解决的问题之一,对于提高经济价值有重要作用。文章构建了多参数全钒液流电池混合模型,实现了状态估计,主要研究内容如下:首先,归纳总结国内外全钒液流电池发展及建模现状,对VRB的工作原理和结构组成进行介绍;然后将其四个关键部件:电极、离子交换膜、电解质溶液和双极板的参数对全钒液流电池的输出特性的影响进行了归纳分析,表明其参数的动态特性与电化学能量交换进程有着密切的影响。其次,构建多参数全钒液流电池混合模型。在等效损耗电路模型的基础上,融入了电化学模块、流体力学模块和温度模块三个子模块,在电化学、流体力学、传质传热学原理的指导下,分析其电极动力学;将全钒液流电池视为一个电荷守恒、能量守恒、质量守恒、热量守恒、动量守恒的系统。在Matlab\Simulink仿真平台中搭建VRB模型,全面展示了全钒液流电池的输入输出动态特性,得到准确的钒离子浓度变化曲线、电解液温度曲线以及电堆电压、端电压和泵损电流曲线。最后,对全钒液流电池进行剩余荷电状态（State of Charge,SOC）和健康状态（State of Health,SOH）估测,采用了以电池内阻为健康因子的无迹卡尔曼滤波SOH估测算法。对SOC进行估算可以减少电池过充过放的损耗,确保全钒液流电池持续健康运行。全钒液流电池在充放电期间随着正负极电解液中钒离子透过离子交换膜发生混合交叉的自放电反应而逐渐增加容量损耗,UKF算法精准估测内阻可得到电池的健康状态,从而实现健康管理。搭建了全钒液流电池半实物仿真平台,验证了多参数全钒液流电池混合模型及基于UKF的电池运行状态SOH估计算法的有效性,为全钒液流电池的实际工程应用提供指导。