一种基于多智能体深度强化学习的电动飞轮混合动力汽车能量管理方法

本发明公开了一种基于多智能体深度强化学习的电动飞轮混合动力汽车能量管理方法，属于新能源商用车能量管理领域。本发明的目的是使用采用多智能体深度强化学习策略，实现主驱动电机、控制电机与飞轮之间的高效协同控制，降低电池能耗，提升车辆的经济性和整体性能。本发明主要包括：构建电动飞轮混合动力汽车的模型；定义六种工作模式；设计多智能体能量管理方法，并设置深度强化学习SAC算法和PPO算法所需的状态变量、动作变量和奖励函数。在标准工况下，对多智能体进行训练，以获得相应的能量管理方法，实现对目标车辆的实时能量管理。通过将多智能体深度强化学习算法应用于电动飞轮混合动力汽车的能量方法，在保证整车性能的前提下，降低电池能耗。