本發(fā)明提供了一種融合深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)的混動汽車分層預(yù)測能量管理方法,其基于云計算平臺并在能量管理策略的上層中,利用提取到的多維真實路況信息對DDPG算法訓(xùn)練至完全收斂后,將其作為電池SOC最優(yōu)參考軌跡生成模型;利用智能交通系統(tǒng)和車聯(lián)網(wǎng)環(huán)境預(yù)先獲取目標(biāo)行駛路線的多維路況信息,從而快速計算得到電池SOC最優(yōu)參考軌跡。在策略下層,通過訓(xùn)練GRNN作為多維路況短期實時預(yù)測模型;在MPC框架中設(shè)計能量管理在線優(yōu)化控制器,計算混動汽車的能量最優(yōu)分配結(jié)果,能夠在提高燃油經(jīng)濟(jì)性的同時提升實時應(yīng)用潛力,從而具有了現(xiàn)有技術(shù)所不具備的諸多有益效果。
聲明:
“融合深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)的混動汽車分層預(yù)測能量管理方法” 該技術(shù)專利(論文)所有權(quán)利歸屬于技術(shù)(論文)所有人。僅供學(xué)習(xí)研究,如用于商業(yè)用途,請聯(lián)系該技術(shù)所有人。
我是此專利(論文)的發(fā)明人(作者)