典型文献
MC-Q强化学习的PHEV能量管理策略
文献摘要：
插电式混合动力汽车具有节能的特点,而多动力源之间的能量管理策略对混合动力汽车能耗有很大的影响,故文章以一款在固定线路上运行的串联插电式混合动力城市客车为例,基于以往的行驶工况,根据马尔科夫理论,把需求功率随时间的变化转换为状态转移矩阵,用概率矩阵生成符合实际使用条件的随机功率序列.建立Q强化学习模块,使用得到的随机功率序列进行训练,实现城市客车能量分配的实时优化控制.仿真结果表明,文章所提出的强化学习能量管理算法相比于规则控制算法能明显的优化能耗,对比动态规划全局优化策略总能耗仅轻微增长,控制策略可实现实时应用.
文献关键词：
插电式混合动力汽车;能量管理;强化学习;转移概率矩阵
中图分类号：
作者姓名：
王惠庆
作者机构：
长安大学 汽车学院,陕西 西安 710064
文献出处：
引用格式：
[1]王惠庆-.MC-Q强化学习的PHEV能量管理策略)[J].汽车实用技术,2022(24):28-32
A类：
B类：
MC,强化学习,PHEV,能量管理策略,插电式混合动力汽车,多动力源,汽车能耗,定线,城市客车,行驶工况,马尔科夫,状态转移矩阵,符合实际,使用条件,学习模块,用得,能量分配,实时优化,优化控制,理算,规则控制,控制算法,优化能耗,动态规划,全局优化,总能耗,转移概率矩阵
AB值：
0.372338
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