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基于深度强化学习的PHEV能量管理策略
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作者 李洪歌 赵培耕 +2 位作者 张昊阳 张珂 代伟 《物联网技术》 2024年第6期87-93,共7页
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... 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。 展开更多
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
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