公开(公告)号：CN117748747A

公开(公告)日：2024-03-22

申请号：CN202410191318.6

申请日：2024-02-21

Applicant: 青岛哈尔滨工程大学创新发展中心

Inventor： 陈云赛 ,  刘祺 ,  刘增凯 ,  孙尧 ,  刘子然 ,  张栋 ,  姜清华 ,  李志彤 ,  邢会明 ,  陈泓洲 ,  张辰玮

IPC: H02J13/00 ,  G06F17/15

Abstract: 本发明提出了一种AUV集群能源在线监测及管理系统以及方法，属于舰船能源管理技术领域，系统包括供能单元、储能单元、用能单元和能源优化管控系统，其方法步骤为：将AUV集群中的每个AUV视为智能体，通过分层强化学习并行训练得到各智能体子策略；通过AUV集群聚类避碰进行能源优化，生成集群协同运行策略；设计神经网络模型和智能体模型，得到每个AUV的最优动作，最优动作为能源消耗最少的动作。本发明使AUV集群能够根据实时的避碰条件约束和任务需求，自主调整能量调度，实现经济高效的能源运行。引入强化学习优化方法，从能源特征出发，实现对AUV集群的全局能源优化管控，以确保其在有限的能源条件下能够完成作业任务。

公开(公告)号：CN117748747B

公开(公告)日：2024-05-17

申请号：CN202410191318.6

申请日：2024-02-21

Applicant: 青岛哈尔滨工程大学创新发展中心

Inventor： 陈云赛 ,  刘祺 ,  刘增凯 ,  孙尧 ,  刘子然 ,  张栋 ,  姜清华 ,  李志彤 ,  邢会明 ,  陈泓洲 ,  张辰玮

IPC: H02J13/00 ,  G06F17/15

Abstract: 本发明提出了一种AUV集群能源在线监测及管理系统以及方法，属于舰船能源管理技术领域，系统包括供能单元、储能单元、用能单元和能源优化管控系统，其方法步骤为：将AUV集群中的每个AUV视为智能体，通过分层强化学习并行训练得到各智能体子策略；通过AUV集群聚类避碰进行能源优化，生成集群协同运行策略；设计神经网络模型和智能体模型，得到每个AUV的最优动作，最优动作为能源消耗最少的动作。本发明使AUV集群能够根据实时的避碰条件约束和任务需求，自主调整能量调度，实现经济高效的能源运行。引入强化学习优化方法，从能源特征出发，实现对AUV集群的全局能源优化管控，以确保其在有限的能源条件下能够完成作业任务。