【摘 要】
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针对混合动力汽车(hybrid electric vehicle,HEV)的能量管理问题,提出一种基于强化学习(reinforcement learning,RL)的能量管理策略。首先建立HEV的动力系统模型和需求功率的
【基金项目】
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国家自然科学基金(51305437),深圳市海外高层次人才创新创业专项(KQJSCX20180330170047681).
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针对混合动力汽车(hybrid electric vehicle,HEV)的能量管理问题,提出一种基于强化学习(reinforcement learning,RL)的能量管理策略。首先建立HEV的动力系统模型和需求功率的马尔科夫概率转移模型,接着设计了基于RL的控制策略,最后与基于动态规划算法(dynamic programming,DP)和基于规则的能量管理策略进行比较分析。在UDDS,NEDC,Japan1015三个循环工况下,基于RL的策略燃油经济性相比基于规则的能量管理策略,分别提高了14.4%,
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