燃料电池电动汽车改进深度强化学习能量管理

针对配置有燃料电池、锂电池和超级电容3能量源的混合动力汽车,提出一种基于改进深度确定性策略梯度(DDPG)算法的分层能量管理策略,以降低氢耗、提高燃料电池工作效率及维持锂电池荷电状态(SoC)。首先,采用基于模糊规则的自适应低通滤波器对功率进行分层处理,由超级电容承担峰值功率。其次,设计基于DDPG的能量管理框架,利用等效消耗最小策略的计算思想构建优化函数,并加入与燃料电池效率和锂电池SoC偏差有关的惩罚因子,优化燃料电池和锂电池的功率分配。此外,为避免噪声探索导致极端动作值的频繁出现,利用动态规划最优解辅助策略训练,提升优化效果。最后,在不同工况下进行仿真,并搭建试验平台进行验证。结果表明:与基于传统DDPG策略相比,所提策略可以有效减少锂电池SoC消耗,更好确保燃料电池工作在高效率区间,并且显著降低氢消耗,在燃料经济性方面平均可提升19%。

基于加强事业单位预算支出管理与控制的分析

随着国家对事业单位管理的力度加大,相应的对事业单位预算支出的管理和控制也越来越严格。预算支出管理与控制是事业单位财务管理管理的核心工作,加强事业单位预算支出管理与控制,有利于促进事业单位资源的合理配置,有效控制财务风险,从而减少不必要的财政亏损。