基于TD3的电动汽车复合电源能量管理策略研究

将蓄电池与超级电容组成复合电源系统并结合有效的能量管理策略，能显著提高能量利用率，延长储能系统的使用寿命。为了实现复合电源系统能耗损失的最小化，设计了一种基于双延迟深度确定性策略梯度（TD3）算法的能量管理策略。与深度确定性策略梯度（DDPG）算法相比，该算法解决了Q值过高估计问题，能耗损失更小。利用电动汽车行驶方程式和复合电源系统等效电路模型，搭建了基于TD3算法的MATLAB/Simulink仿真模型，并进行测试。仿真结果显示，所提出的能量管理策略能降低大电流对蓄电池的冲击，与DDPG算法相比，能量利用率提高了1.36%，蓄电池峰值电流输出降低了14.68%，蓄电池温升降低了3.52%，系...

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Published in智能科学与技术学报 Vol. 4; no. 2; pp. 277 - 287
Main Authors 刘家成, 张向文
Format Journal Article
LanguageChinese
Published POSTS&TELECOM PRESS Co., LTD 15.06.2022
Subjects
复合电源系统
深度强化学习
电动汽车
能量管理
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ISSN2096-6652
DOI10.11959/j.issn.2096-6652.202230

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Summary:将蓄电池与超级电容组成复合电源系统并结合有效的能量管理策略，能显著提高能量利用率，延长储能系统的使用寿命。为了实现复合电源系统能耗损失的最小化，设计了一种基于双延迟深度确定性策略梯度（TD3）算法的能量管理策略。与深度确定性策略梯度（DDPG）算法相比，该算法解决了Q值过高估计问题，能耗损失更小。利用电动汽车行驶方程式和复合电源系统等效电路模型，搭建了基于TD3算法的MATLAB/Simulink仿真模型，并进行测试。仿真结果显示，所提出的能量管理策略能降低大电流对蓄电池的冲击，与DDPG算法相比，能量利用率提高了1.36%，蓄电池峰值电流输出降低了14.68%，蓄电池温升降低了3.52%，系统总能耗降低了2.17%。
ISSN:2096-6652
DOI:10.11959/j.issn.2096-6652.202230