摘要
本案涉及一种考虑燃料电池输出功率下降的DQN能量管理策略优化方法,用于解决现有燃料电池因老化性能衰减而无法满足动力需求问题。步骤包括将混合动力汽车端的燃料电池生命周期划分为若干衰退阶段,在超过不同衰退阶段的更新运行时长时,混合动力汽车端更新输出功率‑电流曲线并将向云端发送,同时向云端请求更新DQN能量管理策略模型;云端在接收到更新的输出功率‑电流曲线时,利用其更新训练数据,以训练优化DQN能量管理策略模型,并将优化后的DQN能量管理策略模型发送给混合动力汽车端;混合动力汽车端接收优化后的DQN能量管理策略模型并更新至控制器以确定功率分配方案。本方案可提高燃料电池性能衰退时的能源利用率,提高燃料电池的耐久性。
技术关键词
能量管理策略
混合动力汽车
燃料电池输出功率
燃料电池系统
燃料电池单体
云端
粒子群优化算法
动力电池
深度强化学习
曲线
燃料电池输出电流
燃料电池耐久性
阶段
氢气
模型更新
进气口
电压
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氢气循环泵
氢燃料电池
表达式
RBF神经网络
转子
轨迹预测模型
轨迹模型
能量管理策略
交叉注意力机制
轨迹预测方法
深度确定性策略梯度
动态路网
路径规划方法
混合动力汽车
能量管理策略
数据驱动模型
衰退预测方法
长期预测方法
气体扩散系数
权重分配策略
动态镜像
燃料电池系统
累积分布函数
协方差矩阵
位置更新