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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
文献摘要：
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.
文献关键词：
燃料电池混合动力汽车(FCHEV);等效因子;Q-learning算法;能量管理
中图分类号：
作者姓名：
尹燕莉;张鑫新;潘小亮;詹森;黄学江;王福振
作者机构：
重庆交通大学机电与车辆工程学院,重庆400074,中国;包头北奔重型汽车有限公司,包头014000,中国;重庆长安汽车股份有限公司,重庆401120,中国
文献出处：
引用格式：
[1]尹燕莉;张鑫新;潘小亮;詹森;黄学江;王福振-.基于等效因子的Q学习燃料电池汽车能量管理策略)[J].汽车安全与节能学报,2022(04):785-795
A类：
燃料电池混合动力汽车,FCHEV,UDDS+WLTC
B类：
等效因子,燃料电池汽车,汽车能量管理,能量管理策略,燃料经济性,蓄电池,能量平衡,learning,电池荷电状态,SOC,动力源,能量流,流转化,能量转化,平衡机,理得,轻型汽车测试循环,转移概率矩阵,离线,输出功率,Simulink,前向仿真,整车性能,仿真试验,循环工况,DP,西宁市,实际工况
AB值：
0.291892
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