基于深度强化学习的混合动力汽车能量管理策略

摘要：

混合动力汽车作为新能源汽车在现阶段过渡状态的发展主力,其电池效率和经济性至关重要.为了实现实时优化并且改善混动汽车的部分参数,提出了基于深度强化学习的能量管理策略,并在仿真过程中引入神经网络对工况进行预测.以混合动力汽车模型以及参数作为支撑,搭建了混合动力汽车仿真环境,与建立的能量管理模型进行迭代交互.应用深度强化学习中的不同算法对电池功率进行控制和改善,得到了不同算法下的优化结果,验证了所建立模型的有效性和可靠性,对电池的优化以及功率调控具有一定的实际意义.

关键词：混合动力汽车、深度强化学习、能量管理策略、电池荷电状态、工况预测

所属期刊栏目：45

分类号：U469.72(汽车工程)

资助基金：国家自然科学基金;山西省电力公司科技项目

在线出版日期：2023-08-22（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：115-118