本发明提供的基于深度强化学习算法的混合动力汽车分层能量管理方法，分层能量管理方法包括以下步骤：S1、建立包括
氢燃料电池模型、
锂电池模型和超级电容模型的混合动力汽车的分层能量管理模型；S2、根据分层能量管理模型构造一种以等效氢消耗最小为优化目标的分层能量管理方法；S3、根据分层能量管理方法，采用改进深度强化学习算法对混合动力汽车进行实时能量管理。本发明根据需求功率和
储能系统加权SOC的变化，通过设立模糊规则，采用自适应低通滤波器对需求功率进行分频处理，高频功率由超级电容承担，中低频功率由燃料电池和锂电池共同承担，避免了峰值功率对燃料电池和锂电池的影响，提升了车辆的功率性能。
声明：
“基于深度强化学习算法的混合动力汽车分层能量管理方法” 该技术专利(论文)所有权利归属于技术(论文)所有人。仅供学习研究，如用于商业用途，请联系该技术所有人。
我是此专利(论文)的发明人(作者)
803
编辑：管理员
来源：北方有色网
咨询细节
