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基于深度强化学习的PHEV能量管理策略

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摘要 为了优化插电式混合动力汽车(Plug-in Hybrid Electric Vehicles,PHEV)能量管理策略,提高燃油经济性,提出基于深度强化学习的能量管理策略。通过对整车MATLAB/SimuLink建模,设计随动力电池SOC自适应奖励函数,使用NEDC和FTP-75工况进行智能体训练,在并联混动模式下,以WLTC-class3工况继续进行测试,相比于等效燃油消耗最小策略节省燃油8.63%,且实时性提高16.32倍,验证了该策略的可行性。
作者 李洪歌 赵培耕 张昊阳 张珂 代伟
机构地区 中国矿业大学信息与控制工程学院 徐州徐工矿业机械有限公司
出处 《物联网技术》 2024年第6期87-93,共7页 Internet of things technologies
基金 国家自然科学基金(61973306)。
关键词 能量管理策略 深度强化学习 等效燃油消耗最小 插电式混合动力 智能体训练 PHEV
分类号 TP39 [自动化与计算机技术—计算机应用技术] TN05 [电子电信—物理电子学]
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共引文献149

物联网技术
2024年 第6期

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