基于深度强化学习的PHEV能量管理策略

作     者：李洪歌 赵培耕 张昊阳 张珂 代伟 

作者机构：中国矿业大学信息与控制工程学院江苏徐州221000 徐州徐工矿业机械有限公司江苏徐州221000 

基　　金：国家自然科学基金(61973306) 

出 版 物：《物联网技术》 (Internet of things technologies)

年 卷 期：2024年第14卷第6期

页      码：87-93页

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。

主 题 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 

学科分类：080901[080901] 0809[工学-计算机类] 081203[081203] 08[工学] 0835[0835] 0812[工学-测绘类] 

D　O　I：10.16667/j.issn.2095-1302.2024.06.022

馆 藏 号：203128203...