基于深度强化学习的THS-Ⅲ平台PHEV能量管理策略研究

摘要：

针对THS-Ⅲ平台的插电式混合动力汽车提出一种基于深度强化学习的能量管理策略.首先,使用MATLAB/Simulink搭建车辆前向仿真模型;其次,建立车辆能量管理的马尔可夫过程和深度强化学习算法;最后,使用WLTC-Class3和ACC-60工况进行了仿真验证.结果表明,与基于规则的能量管理策略相比,基于深度强化学习的能量管理策略在WLTC-Class3工况下总花费节省16.51％,燃油消耗量下降15.56％,在ACC-60工况下总花费节省31.95％,燃油消耗量下降29.96％.

关键词：深度强化学习、插电式混合动力汽车、能量管理、层归一化、自适应巡航

分类号：U469.72(汽车工程)

资助基金：天津市新一代人工智能科技重大专项18ZXZNGX00230

在线出版日期：2023-06-08（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：16-23