近年来,储能技术作为推动主体能源由化石能源向可再生能源更替的关键技术已被列入国家发展战略。全钒液流电池具有安全性高、循环寿命长、环境友好等优势,逐渐成为能够为电力系统提供灵活资源的新型大规模储能技术。然而,系统低能效是阻碍全钒液流电池发展的重要问题之一。全钒液流电池的系统效率受流速、电流等运行参数影响较大。优化运行参数和制定控制策略是提高全钒液流电池效率的有效途径,而寻找准确的控制模型是开展优化工作的前提。因此,本论文以提高系统运行效率为目标,从建模和控制策略两个方面开展研究工作。传统的全钒液流电池模型多为简单的等效电路模型且精度不高,无法准确全面地反映全钒液流电池多物理场耦合的特性,难以将其应用于复杂的控制策略。因此,本文建立了面向控制的全钒液流电池的多物理场耦合模型。该模型由三个子模型构成:等效电路子模型考虑了流速、温度的影响,用于描述电池的外部特性;等效水力子模型通过分析全钒液流电池系统管路拓扑中的液压降,可描述流速与泵功率的数学关系;等效热子模型基于三阶Cauer热网络建立,可描述在运行时电池系统各部分的温度变化。本文采用了粒子群算法对等效电路模型进行参数辨识。该模型能够准确描述全钒液流电池的运行特性,计算复杂度低,适用于电池实时控制。传统的全钒液流电池运行控制策略往往针对流速开展,并且多数策略仅模拟了恒电流、恒电压等简单工况,不适用于复杂工况的运行控制。因此,基于上述建立的模型,本文提出了面向复杂工况的双阶段控制策略。首先,以瞬时系统效率作为优化目标,采用梯度下降法进行多参数协同优化;然后,根据电化学和传质过程的时间尺度,对电流、流速进行了双阶段实时控制。仿真结果表明,在恒功率场景下,该策略对于电池充放电末期的瞬时系统效率的提升程度最为明显。在平抑风电功率波动场景下,该策略获得了最高的平均瞬时系统效率。为了开展相关充放电测试获取实验数据,本文搭建了基于Lab VIEW的5k W/3k Wh全钒液流电池实验平台。根据全钒液流电池的运行特点,提出了实验平台的总体实施方案,对硬件设备、软件系统进行了设计。开展了不同工况下的实验,为验证多物理场模型的有效性奠定了基础。