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基于等效因子的Q学习燃料电池汽车能量管理策略 被引量：2
1
作者 尹燕莉 张鑫新 +3 位作者 潘小亮 詹森 黄学江 王福振 《汽车安全与节能学报》 CAS CSCD 北大核心 2022年第4期785-795,共11页
为提高燃料电池混合动力汽车(FCHEV)燃料经济性以及维持蓄电池能量平衡,该文提出了基于等效因子的Q-learning算法的能量管理策略。构建等效耗氢量最小与维持蓄电池荷电状态(SOC)平衡的目标函数,建立FCHEV动力源能量流转化平衡模型,通过... 为提高燃料电池混合动力汽车(FCHEV)燃料经济性以及维持蓄电池能量平衡,该文提出了基于等效因子的Q-learning算法的能量管理策略。构建等效耗氢量最小与维持蓄电池荷电状态(SOC)平衡的目标函数,建立FCHEV动力源能量流转化平衡模型,通过能量转化平衡机理得到耗氢量的等效因子;在城市循环+全球轻型汽车测试循环(UDDS+WLTC)工况下,对需求功率的转移概率矩阵进行求解,利用Q-learning算法离线优化燃料电池和蓄电池的输出功率;基于MATLAB/Simulink平台建立了前向仿真模型,进行整车性能的仿真试验。结果表明:在WLTC循环工况下,该策略的100 km等效耗氢量为0.730 kg,接近基于动态规则(DP)控制策略的耗氢量,且SOC保持在合理的范围内,验证了该策略的有效性;在西宁市实际工况下,验证了本文所提控制策略的适应性。 展开更多
关键词 燃料电池混合动力汽车(fchev) 等效因子 Q-learning算法 能量管理
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