燃料电池混合电动汽车智能能量管理
陶发展1
卢泓鑫2
付主木1
孙昊琛2
马浩翔1
1.河南科技大学 信息工程学院,河南 洛阳 471023;河南科技大学 河南省机器人与智能系统重点实验室,河南 洛阳 4710232.河南科技大学 信息工程学院,河南 洛阳 471023
摘要：针对燃料电池混合电动汽车复杂的拓扑结构,提出一种改进软执行者-评论者(SAC)算法的能量管理策略.首先,利用自适应模糊滤波对需求功率进行频率解耦来实现功率分层,让超级电容来提供/吸收需求功率中的峰值功率.然后,通过采用基于等效消耗最小的思想构建 SAC的奖励函数,以实现降低氢耗量和改善燃料电池工作效率的目标,并优化燃料电池和锂电池的功率分配.在训练过程中,引入启发式经验回放机制来提高 SAC算法的收敛性能和优化效果.最后,在多种典型工况下仿真并进行平台试验.结果表明:所提策略在燃料经济性上与传统 SAC策略相比平均提高 6.4%,并且在面对极端工况时,依旧能够保证燃料电池的平稳运行,实现对 3 能量源燃料电池汽车的能量管理.
关键词：燃料电池混合电动汽车功率分层SAC启发式经验回放
分类号：TP273(自动化技术及设备)
资助基金：国家自然科学基金(62201200)河南省高校科技创新人才资助计划(23HASTIT021)河南省重点研发与推广专项(222102210056)河南省重点研发与推广专项(222102240009)河南省科技研发计划联合基金项目(222103810036)
论文发表日期：2023-12-25
在线出版日期：2025-08-15（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：8( 49-56 )