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基于深度强化学习的燃料电池混合动力汽车能量管理策略研究

李卫  郑春花  许德州  
【摘要】:为提高燃料电池混合动力汽车的燃油经济性和燃料电池寿命,该文提出一种基于深度强化学习(Deep Reinforcement Learning,DRL)的能量管理策略。该策略首先在DRL奖励信号中加入寿命因子,通过降低燃料电池功率波动,起到延长燃料电池寿命的效果;其次,通过限制DRL的动作空间的方法,使燃料电池系统工作在高效率区间,从而提高整车效率。在UDDS、WLTC、Japan1015三个标准工况下进行了离线训练,并在NEDC工况下实时应用以验证所提出策略的工况适应性。仿真结果显示,在离线训练中,所提出的策略可以快速收敛,表明其具有较好的稳定性。在燃油经济性方面,与基于动态规划的策略相比,在3个训练工况下的差异仅为5.58%、3.03%和4.65%,接近最优燃油经济性;相比基于强化学习的策略,分别提升了4.46%、7.26%和5.35%。与无寿命因子的DRL策略相比,所提出的策略在3个训练工况下将燃料电池平均功率波动降低了10.27%、47.95%和10.85%,这有利于提升燃料电池寿命。在未知工况的实时应用中,所提出策略的燃油经济性比基于强化学习的策略提升了3.39%,这表明其工况适应性。

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