典型文献
基于强化学习的增程式新能源汽车能量管理策略研究
文献摘要：
具有油、 电多能源系统的增程式插电混动是新能源汽车的重要技术途径之一. 为了寻找增程汽车更优的能量消耗率, 本研究以一款增程式汽车为研究对象, 探讨了该车基于规则的最优能量管理策略与基于强化学习的最优能量管理策略. 在 MATLAB软件下搭建策略模型并与 AVL/Cruise进行联合仿真, 仿真结果表明, 在全球统一轻型车辆测试循环(WLTC)标准下, 基于强化学习优化后的能量管理策略比原先基于规则的能量管理策略能量消耗率减少了 3.2%.
文献关键词：
新能源;增程式;强化学习;能量管理
中图分类号：
作者姓名：
邹博文;张炳飞;凌青海;连源;刘俊;杜慎之;马华君
作者机构：
西南大学 人工智能学院,重庆 400715;重庆小康动力有限公司,重庆 401228
文献出处：
引用格式：
[1]邹博文;张炳飞;凌青海;连源;刘俊;杜慎之;马华君-.基于强化学习的增程式新能源汽车能量管理策略研究)[J].西南大学学报（自然科学版）,2022(03):1-11
A类：
B类：
强化学习,新能源汽车,汽车能量管理,能量管理策略,多能源系统,插电混动,技术途径,能量消耗率,增程式汽车,该车,基于规则,搭建策略,AVL,Cruise,联合仿真,一轻,轻型车,测试循环,WLTC,学习优化,原先
AB值：
0.336418
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