燃料电池混合动力汽车深度强化学习能量管理优化 - 王浩聪; 王栎阳; 付主木; 陈启宏; 陶发展 (控制理论与应用, 2024)
针对配备有锂电池与超级电容的燃料电池混合动力汽车,为降低车辆总体运行成本,延长能量源寿命,本文提出一种基于深度强化学习的能量管理策略.首先,依据超级电容高功率密度特性,建立基于模糊自适应滤波的功率分层结构,并依据燃料电池与锂电池的经验退化模型,建立能量源退化的成本函数,采用等效消耗最小策略平衡氢耗成本与能量源退化成本,以最小化总体运行成本为目标来优化能量源功率分配;然后,引入优先经验回放与软更新以提高深度强化学习的离线训练效率;最后,在多种工况下进行仿真,结果表明,与未考虑退化的策略相比,本文所提出策略在全球统一轻型车辆测试循环下可使氢耗量降低11.8％,并可有效减缓燃料电池与锂电池的退化速率,降低燃料电池混合动力汽车的总体运行成本.