【摘 要】
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纯电动汽车续驶里程较短,且在大倍率充放电情况下蓄电池容量衰减速度增大,导致循环寿命减少,进而限制了电动汽车的应用与推广。针对上述问题,本文通过研究再生制动控制策略、强化学习算法和复合电源能量管理策略,提出一种基于强化学习的电动汽车复合电源能量管理策略。该策略将蓄电池和超级电容组成复合电源系统,充分利用再生制动过程的能量,提高能源利用效率,同时降低大电流对蓄电池的冲击并减少系统总能量损耗,从而延长电
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纯电动汽车续驶里程较短,且在大倍率充放电情况下蓄电池容量衰减速度增大,导致循环寿命减少,进而限制了电动汽车的应用与推广。针对上述问题,本文通过研究再生制动控制策略、强化学习算法和复合电源能量管理策略,提出一种基于强化学习的电动汽车复合电源能量管理策略。该策略将蓄电池和超级电容组成复合电源系统,充分利用再生制动过程的能量,提高能源利用效率,同时降低大电流对蓄电池的冲击并减少系统总能量损耗,从而延长电动汽车的续驶里程。本文的主要研究内容如下:（1）复合电源系统部件建模及参数匹配。首先确定复合电源的拓扑结构、其次建立蓄电池、超级电容以及DC/DC变换器的模型,最后根据续驶里程、平均功率以及峰值功率对蓄电池和超级电容的参数进行匹配。（2）再生制动控制策略制定。首先对制动能量回收起约束作用的电机、蓄电池和超级电容的特性进行分析,其次对制动能量回收过程进行分析,最后制定再生制动控制策略。（3）复合电源能量管理策略制定。首先对动态规划算法进行介绍并建立对应的能量管理策略,其次对Q-learning算法、DQN算法、DDPG算法以及TD3算法的工作原理进行介绍,最后提出基于TD3算法的复合电源能量管理策略。（4）实验验证。在UDDS、NEDC和CLTC三种工况下,对本文所提再生制动控制策略和复合电源能量管理策略进行仿真并对结果进行分析,验证所提策略的有效性。本论文的创新点主要有:（1）回收制动能量时,考虑电机、蓄电池和超级电容对制动能量回收的影响,为了充分发挥超级电容充放电效率高的优势,优先利用超级电容回收制动能量。（2）为了延长续驶里程和保护蓄电池,针对DDPG算法对Q值过高估计的问题,提出一种基于TD3算法的复合电源能量管理策略,通过对蓄电池和超级电容功率的合理分配,延长电动汽车的续驶里程。
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