公开(公告)号：CN113779703A

公开(公告)日：2021-12-10

申请号：CN202111108250.3

申请日：2021-09-22

Applicant: 北京理工大学 ,  广州汽车集团股份有限公司

Inventor： 魏小栋 ,  孙超 ,  冷江昊 ,  孙逢春 ,  任强

IPC: G06F30/15 ,  G06F111/04 ,  G06F119/06 ,  G06F119/08

Abstract: 本发明公开了一种燃料电池汽车车速规划与能量管理的联合优化方法，包括以下步骤：S1：结合车辆关键技术参数和车辆动力系统功率拓扑结构，建立车辆动力学模型；S2：分别对车辆动力学模型中燃料电池系统模型、电机系统模型和动力电池系统模型进行凸化处理；S3：结合交通信号灯信息，建立交通信号配时模型；S4：基于车辆动力学模型和交通信号配时模型，利用双层动态规划算法求解燃料电池汽车通过多信号灯的车速规划问题，生成一条最优车速轨迹；S5：利用凸优化算法求解S4生成的最优车速轨迹下车辆的能量管理问题；解决了燃料电池汽车在多连续信号灯场景下的车速规划和能量管理联合优化的问题。

公开(公告)号：CN114103971B

公开(公告)日：2023-10-10

申请号：CN202111390601.4

申请日：2021-11-23

Applicant: 北京理工大学 ,  广州汽车集团股份有限公司

Inventor： 孙超 ,  刘波 ,  孙逢春 ,  任强 ,  周飞鲲

IPC: B60W50/00 ,  B60L58/30 ,  G06F30/27 ,  G06N20/00 ,  G06N3/092

Abstract: 本发明公开了一种燃料电池汽车节能驾驶优化方法及装置，所述方法包括：建立燃料电池汽车系统模型和其系统功率平衡模型；在电量维持模式下，求解燃料电池汽车在各种工况下的最优能量管理策略；基于得到的最优数据库进行训练，得到数据驱动的能量管理模型；建立包含信号灯的训练场景，定义状态空间和动作空间；根据数据驱动的能量管理模型，得到燃料电池汽车在某个状态和相应动作下的燃料消耗，建立相关的回报函数模型；在训练场景中进行训练，得到节能驾驶优化模型。本发明所提出的方法结合了联合优化和分层优化的优点，可将预先优化的能量管理策略融合到基于深度强化学习的燃料电池汽车车速规划之中，实现了能耗经济性和实时性的平衡。

公开(公告)号：CN113085666A

公开(公告)日：2021-07-09

申请号：CN202110537683.4

申请日：2021-05-18

Applicant: 北京理工大学 ,  广州汽车集团股份有限公司

Inventor： 魏小栋 ,  孙超 ,  孙逢春 ,  任强 ,  周飞鲲

IPC: B60L58/40 ,  G06F30/15 ,  G06F30/20

Abstract: 本发明公开了一种分层式燃料电池汽车节能驾驶方法，在上层计算中，获取全路段的道路信息，如各路段的限速情况、道路坡度、信号灯位置以及信号配时等，构建燃料电池汽车纵向动力学模型以及囊括车辆需求功率和行驶时间的代价函数，再利用优化算法求得全局车速规划下的车辆最优行驶轨迹。在下层计算中，根据燃料电池汽车的动力结构，建立燃料电池系统模型、电机系统模型和动力电池系统模型。对模型进行转凸处理，建立满足凸优化算法标准范式的车辆动力学模型。并将上层计算出的最优车速轨迹作为车辆行驶工况进行输入，求解整车能量管理问题。根据计算结果得出全路段的车速轨迹、动力电池SOC轨迹和燃料电池的输出功率轨迹。

公开(公告)号：CN112989715B

公开(公告)日：2021-08-03

申请号：CN202110550474.3

申请日：2021-05-20

Applicant: 北京理工大学 ,  广州汽车集团股份有限公司

Inventor： 孙超 ,  刘波 ,  孙逢春 ,  任强 ,  周飞鲲

IPC: G06F30/27 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了一种燃料电池汽车多信号灯车速规划方法，构建包含个交通信号灯的深度强化学习DRL训练场景，建立燃料电池汽车FCV训练模型和交通信号灯模型；定义多信号灯训练DRL环境的状态空间、动作空间和奖励函数；在训练环境中对DRL网络进行训练，得到与对应的训练好的DRL车速规划模型DRL‑L；将训练好的DRL‑L模型应用到复杂的测试场景，得到全局经济车速；建立FCV动力传动系统模型，在电量维持模式下利用动态规划算法DP计算测试场景下全局车速规划结果的氢耗，并比较不同对应的DRL‑L模型性能。本发明对环境具有很强的自适应能力，具有更低的氢耗和更好的舒适性。