一种多堆混动系统自适应协同能量管理方法

本发明公开一种多堆混动系统自适应协同能量管理方法，获取不同性能衰退状态的燃料电池电堆极化和效率曲线，提取反映故障严重程度的特征向量并分配类别标签；采用动态自适应注意力神经网络，评估最重要的特征并自适应调整，从而将电堆所处故障程度划分；构建基于KL散度约束的自适应近端策略优化强化学习智能体，训练自校正反馈神经网络在线辨识燃料电池极化和效率曲线，提取特征向量用于实时故障程度评估，将结果聚合成综合健康状态指标输入智能体，自适应调整奖励函数；根据多堆燃料电池发电系统功率分配结果，若电堆为严重故障，则隔离该电堆进入降级运行模式，其余电堆按照故障严重程度动态承担功率，提高系统鲁棒性，实现系统动态最优重构。