基于深度强化学习算法的混合动力汽车分层能量管理方法
实质审查的生效
摘要

本发明提供的基于深度强化学习算法的混合动力汽车分层能量管理方法,分层能量管理方法包括以下步骤:S1、建立包括氢燃料电池模型、锂电池模型和超级电容模型的混合动力汽车的分层能量管理模型;S2、根据分层能量管理模型构造一种以等效氢消耗最小为优化目标的分层能量管理方法;S3、根据分层能量管理方法,采用改进深度强化学习算法对混合动力汽车进行实时能量管理。本发明根据需求功率和储能系统加权SOC的变化,通过设立模糊规则,采用自适应低通滤波器对需求功率进行分频处理,高频功率由超级电容承担,中低频功率由燃料电池和锂电池共同承担,避免了峰值功率对燃料电池和锂电池的影响,提升了车辆的功率性能。

基本信息
专利标题 :
基于深度强化学习算法的混合动力汽车分层能量管理方法
专利标题(英):
暂无
公开(公告)号 :
CN114312370A
申请号 :
CN202111571142.X
公开(公告)日 :
2022-04-12
申请日 :
2021-12-21
授权号 :
暂无
授权日 :
暂无
发明人 :
付主木龚慧贤陶发展高颂冀保峰董永生范鹏宇吴阳
申请人 :
河南科技大学
申请人地址 :
河南省洛阳市洛龙区开元大道263号
代理机构 :
洛阳九创知识产权代理事务所(普通合伙)
代理人 :
许宁
优先权 :
CN202111571142.X
主分类号 :
B60L50/75
IPC分类号 :
B60L50/75  B60L50/40  B60L58/40  B60L58/12  
IPC结构图谱
B
B部——作业;运输
B60
一般车辆
B60L
电动车辆动力装置;车辆辅助装备的供电;一般车辆的电力制动系统;车辆的磁悬置或悬浮;电动车辆的监控操作变量;电力牵引
B60L50/75
••由燃料电池和蓄电池同时供电的
法律状态
2022-04-29 :
实质审查的生效
IPC(主分类) : B60L 50/75
申请日 : 20211221
2022-04-12 :
公开
注:本法律状态信息仅供参考,即时准确的法律状态信息须到国家知识产权局办理专利登记簿副本。
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