公开(公告)号：CN113022385B

公开(公告)日：2021-08-10

申请号：CN202110596547.2

申请日：2021-05-28

Applicant: 北京理工大学

Inventor： 李建威 ,  王含笑 ,  王成 ,  何洪文 ,  魏中宝 ,  邹巍涛 ,  杨青青

IPC: B60L58/40

Abstract: 本发明提供燃料电池锂电池混合动力系统参数匹配方法，S1、设立了多维参数匹配优化张量空间，进行混合动力系统参数匹配优化；S2、多维参数匹配优化张量空间内各三维变量为待评估的备选参数匹配方案；S3、基于深度强化学习算法，针对特征工况，为各备选方案优化功率分配策略；S4、根据各备选方案由基于强化学习算法的能量管理策略生成的最优功率分配结果。本发明在燃料电池能量管理策略优化问题中对等效氢耗成本、燃料电池运行老化损耗成本、动力电池运行老化损耗成本进行了实时量化考虑，优化目标涵盖全面，可以减少计算时间，提高效率。

公开(公告)号：CN113022385A

公开(公告)日：2021-06-25

申请号：CN202110596547.2

申请日：2021-05-28

Applicant: 北京理工大学

Inventor： 李建威 ,  王含笑 ,  王成 ,  何洪文 ,  魏中宝 ,  邹巍涛 ,  杨青青

IPC: B60L58/40

Abstract: 本发明提供燃料电池锂电池混合动力系统参数匹配方法，S1、设立了多维参数匹配优化张量空间，进行混合动力系统参数匹配优化；S2、多维参数匹配优化张量空间内各三维变量为待评估的备选参数匹配方案；S3、基于深度强化学习算法，针对特征工况，为各备选方案优化功率分配策略；S4、根据各备选方案由基于强化学习算法的能量管理策略生成的最优功率分配结果。本发明在燃料电池能量管理策略优化问题中对等效氢耗成本、燃料电池运行老化损耗成本、动力电池运行老化损耗成本进行了实时量化考虑，优化目标涵盖全面，可以减少计算时间，提高效率。