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公开(公告)号：CN115503559B
公开(公告)日：2023-05-02
申请号：CN202211385462.0
申请日：2022-11-07
Applicant: 重庆大学
Abstract: 本发明涉及一种考虑空调系统的燃料电池汽车学习型协同能量管理方法，属于新能源汽车领域。该方法包括：S1：获取燃料电池汽车的车辆状态参数信息、燃料电池参数信息、动力电池参数信息以及空调系统参数信息；S2：建立燃料电池汽车协同能量管理模型；S3：建立考虑空调系统的燃料电池汽车协同能量管理优化控制策略，并结合SAC算法求解包含燃氢经济性和舱室温度舒适性的多目标优化问题，在进行能量流优化控制的同时，控制空调制冷/制热容量的变化以维持舱室温度处于舒适区间。本发明能有效解决氢能消耗和舱室温度舒适性之间的折中问题，优化燃料电池汽车的燃氢经济性以及舱室温度舒适性。
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公开(公告)号：CN115503559A
公开(公告)日：2022-12-23
申请号：CN202211385462.0
申请日：2022-11-07
Applicant: 重庆大学
Abstract: 本发明涉及一种考虑空调系统的燃料电池汽车学习型协同能量管理方法，属于新能源汽车领域。该方法包括：S1：获取燃料电池汽车的车辆状态参数信息、燃料电池参数信息、动力电池参数信息以及空调系统参数信息；S2：建立燃料电池汽车协同能量管理模型；S3：建立考虑空调系统的燃料电池汽车协同能量管理优化控制策略，并结合SAC算法求解包含燃氢经济性和舱室温度舒适性的多目标优化问题，在进行能量流优化控制的同时，控制空调制冷/制热容量的变化以维持舱室温度处于舒适区间。本发明能有效解决氢能消耗和舱室温度舒适性之间的折中问题，优化燃料电池汽车的燃氢经济性以及舱室温度舒适性。
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公开(公告)号：CN114475569B
公开(公告)日：2024-10-22
申请号：CN202210305934.0
申请日：2022-03-25
Applicant: 重庆大学
Abstract: 本发明涉及一种基于交通信息与深度强化学习的混合动力汽车能量管理方法，属于新能源汽车控制领域。该方法包括：S1：获取历史交通数据与实时道路交通信息；S2:考虑安全性与舒适性，采用深度强化学习算法规划自车实时最优车速；S3：采用深度强化学习算法求解混合动力汽车能量管理问题，以及求解包含燃油消耗与电池SOC维持的多目标优化问题。本发明结合交通信息，运用深度强化学习对混合动力汽车进行速度规划与能量管理，具有良好的实时性与最优性，实现了对驾驶安全性、舒适性与燃油经济性的优化，为混合动力汽车能量管理提供了新思路。
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公开(公告)号：CN114475569A
公开(公告)日：2022-05-13
申请号：CN202210305934.0
申请日：2022-03-25
Applicant: 重庆大学
Abstract: 本发明涉及一种基于交通信息与深度强化学习的混合动力汽车能量管理方法，属于新能源汽车控制领域。该方法包括：S1：获取历史交通数据与实时道路交通信息；S2:考虑安全性与舒适性，采用深度强化学习算法规划自车实时最优车速；S3：采用深度强化学习算法求解混合动力汽车能量管理问题，以及求解包含燃油消耗与电池SOC维持的多目标优化问题。本发明结合交通信息，运用深度强化学习对混合动力汽车进行速度规划与能量管理，具有良好的实时性与最优性，实现了对驾驶安全性、舒适性与燃油经济性的优化，为混合动力汽车能量管理提供了新思路。
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