一种燃料电池混动汽车多目标深度强化学习能量管理方法

本发明涉及一种燃料电池混动汽车多目标深度强化学习能量管理方法，方法包括以下步骤：S1、获取典型的行驶数据训练神经网络模型，得到行驶工况识别模型，基于所述驶工况识别模型识别不同的行驶工况；S2、建立模拟环境，在模拟环境中定义智能体，并设计多目标优化奖励函数；S3、采用深度确定性策略梯度训练智能体，得到训练完成的智能体；S4、对训练完成的智能体进行测试，然后获取实际行驶数据，基于行驶工况识别模型输出实际工况，将实际工况输入训练完成的智能体，得到实际能量管理策略。与现有技术相比，本发明具有实现多目标混合动力汽车的能量管理，进而提高混合动力汽车的整体性能等优点。