基于深度强化学习的船舶燃料电池冷却系统能效管理方法

本发明公开了基于深度强化学习的船舶燃料电池冷却系统能效管理方法，涉及船舶能源管理技术领域，该方法包括：构建船舶燃料电池冷却系统的数字仿真模型，用于表征冷却系统在不同工况下的动态特性；构建多时间尺度预测和热负荷预测模型，分别输出不同时间尺度下的冷却系统状态及工况预测参数，以及热负荷预测参数；搭建基于双重深度Q网络的强化学习框架，定义状态空间、动作空间和奖励函数，状态空间包含冷却系统当前状态参数和各个预测模型的输出参数；动作空间包含海水泵转速、淡水泵转速、调节阀开度；基于深度强化学习的训练结果生成最优控制策略，实现冷却系统各执行设备的全局协同优化运行，从而提升系统能效和环境适应性。