摘要
本发明公开了一种新能源重卡电池动力系统的运行优化方法及系统,方法包括:将新能源重卡的当前车辆运行工况数据输入预先构建的决策网络架构,输出状态评估结果和动作评估结果;将所述状态评估结果与动作评估结果进行组合,生成新能源重卡电池动力系统的运行优化的多个候选控制策略;采用自监督学习方法对来自新能源重卡电池动力系统的不同传感器的多模态运行数据进行特征提取,获得统一特征表示;将所述统一特征表示与候选控制策略进行匹配评估,从多个候选控制策略中选择最优控制策略来进行新能源重卡电池动力系统的运行优化。本发明能够能够精准、高效地对新能源重卡电池动力系统进行运行优化。
技术关键词
电池动力系统
车辆运行工况
网络架构
控制策略
重卡
监督学习模型
决策
监督学习方法
数据
深度强化学习
分支
蒙特卡洛树
度度量方法
神经网络结构
编码器
解码器
特征工程
搜索算法
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系统振荡抑制方法
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并联系统
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减震控制系统
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网络架构