一种强化学习驱动的等效燃料消耗最小化能量管理方法

本发明提供了一种强化学习驱动的等效燃料消耗最小化能量管理方法，设计了强化学习引导的等效燃料消耗最小化方法，实现了数据驱动与模型优化的深度融合，克服了传统能量管理策略可靠性低与模型适应性受限的技术瓶颈；通过构建集成策略网络架构与不确定性感知机制，结合在线决策可信度评估体系，有效确保了动态工况下不确定性管控的可靠性；该方法建立的具有工况适应性的实时能量管理策略，能够提升车辆在复杂运行场景下的策略可靠性，有利于燃料电池混合动力汽车的智能精确控制。