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一种基于深度强化学习的插电式混合动力车辆能量管理方法

摘要

本发明提供了一种基于深度强化学习的插电式混合动力车辆能量管理方法,其对多源高维行驶工况信息进行了表征提取,并处理为低维表征向量;利用冗余信息剔除算法,对所得低维表征向量、车辆自身状态信息、坡度等工况状态表征进行降维、融合处理,得到低维连续工况信息;构建基于深度强化学习的插电式混合动力车辆能量管理框架,输入低维连续工况信息,完成离线训练;利用训练好的策略控制能量分配,为综合考虑了多源高维行驶工况信息对插电式混合动力车辆能量管理效果的影响提供了途径,并可利用强化学习自主学习最优能量分配方案,挖掘其节能潜力。

著录项

  • 公开/公告号CN108427985B

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2020-05-19

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 北京理工大学;

    申请/专利号CN201810003466.5

  • 申请日2018-01-02

  • 分类号G06N3/04(20060101);G06Q10/04(20120101);G06Q50/30(20120101);

  • 代理机构11430 北京市诚辉律师事务所;

  • 代理人范盈

  • 地址 100081 北京市海淀区中关村南大街5号

  • 入库时间 2022-08-23 10:58:59

法律信息

  • 法律状态公告日

    法律状态信息

    法律状态

  • 2020-05-19

    授权

    授权

  • 2018-09-14

    实质审查的生效 IPC(主分类):G06N3/04 申请日:20180102

    实质审查的生效

  • 2018-08-21

    公开

    公开

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