[發明專利]一種基于TD3算法的燃料電池汽車能量管理方法有效
| 申請號： | 202110506276.7 | 申請日： | 2021-05-10 |
| 公開（公告）號： | CN113085665B | 公開（公告）日： | 2022-02-11 |
| 發明（設計）人： | 唐小林;周海濤;汪鋒;胡曉松;鄧忠偉;李佳承 | 申請（專利權）人： | 重慶大學 |
| 主分類號： | B60L58/30 | 分類號： | B60L58/30;G06F30/20 |
| 代理公司： | 北京同恒源知識產權代理有限公司 11275 | 代理人： | 楊柳岸 |
| 地址： | 400044 重*** | 國省代碼： | 重慶;50 |
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| 摘要： | |||
| 搜索關鍵詞： | 一種 基于 td3 算法 燃料電池 汽車 能量 管理 方法 | ||
本發明涉及一種基于TD3算法的燃料電池汽車能量管理方法，屬于新能源汽車領域。該方法包括：S1：獲取燃料電池汽車的車輛狀態信息、動力電池狀態信息以及燃料電池狀態信息；S2：建立燃料電池汽車能量管理系統模型，包括：整車縱向動力學模型、燃料電池氫耗模型、動力電池等效電路模型、燃料電池衰退模型、動力電池老化模型；S3：利用TD3算法構建燃料電池汽車能量管理策略，求解包含能耗經濟性、燃料電池壽命以及動力電池壽命的多目標優化問題。本發明有效的提升了燃料電池汽車的經濟性，同時保證了燃料電池以及動力電池的耐久性。
技術領域
本發明屬于新能源汽車領域，涉及一種基于TD3算法的燃料電池汽車能量管理方法。
背景技術
目前，傳統燃油汽車面臨著石油資源有限以及尾氣排放對環境的污染等難題，因此以清潔能源為燃料的新能源汽車成為汽車行業未來的發展趨勢。作為一種理想的化石能源替代品，燃料電池具有效率高、無污染等優勢，為此燃料電池混合動力汽車(FCHEV)得到了越來越多汽車廠商的重視。
作為FCHEV的關鍵技術，能量管理策略不但可以合理分配各動力源的需求功率，而且還能夠有效提高車輛效率和燃油經濟性。通常情況下，FCHEV的能量管理策略可分為：基于規則和基于優化。然而，現有的能量管理策略通常存在計算量大、優化性能不理想、適應性差等不足，限制著能量管理策略的實際應用。此外，燃料電池以及動力電池的壽命問題是制約燃料電池混合動力汽車發展的瓶頸技術。因此，亟需開展融合燃料電池以及動力電池壽命的能量管理策略的研究。
隨著人工智能技術的不斷發展，具有自學習以及實時性特點的深度強化學習算法在能量管理中的應用得到了廣泛關注。同時，考慮到實際駕駛場景下駕駛員的動作是連續的。為此，綜合考慮燃油經濟性與系統壽命，提出一種基于連續動作的深度強化學習算法—TD3的能量管理方法。
發明內容
有鑒于此，本發明的目的在于提供一種基于TD3算法的燃料電池汽車能量管理方法，利用具有連續動作的深度強化學習算法—TD3提升燃料電池汽車整體的經濟性，同時保證燃料電池以及動力電池的耐久性。
為達到上述目的，本發明提供如下技術方案：
一種基于TD3算法的燃料電池汽車能量管理方法，包括以下步驟：
S1：獲取燃料電池汽車的車輛狀態信息、動力電池狀態信息以及燃料電池狀態信息；
S2：建立燃料電池汽車能量管理系統模型，包括：整車縱向動力學模型、燃料電池氫耗模型、動力電池等效電路模型、燃料電池衰退模型、動力電池老化模型；
S3：利用雙延遲深度確定性策略梯度算法(Twin Delayed Deep Deterministicpolicy gradient algorithm，TD3)算法構建燃料電池汽車能量管理策略，求解包含能耗經濟性、燃料電池壽命以及動力電池壽命的多目標優化問題。
進一步，步驟S1中，所述車輛狀態信息包括：車輛的速度、電機轉速、電機效率以及傳動系統；所述動力電池狀態信息包括：電池電流、電壓、內阻以及SOC；所述燃料電池狀態信息包括：燃料電池的功率、效率以及氫耗。
進一步，步驟S2中，建立的整車縱向動力學模型為：
其中，Pdrive為驅動功率，Pm為需求功率，Pbat為電池功率，Pfc為燃料電池功率，mv為車輛的重量，v為速度，a為加速度，Faero為空氣阻力，Froll為滾動摩擦，Fgrade為坡度阻力，ηmotor為電機效率，ηDC/DC為DC/DC轉換器的效率，ηDC/AC為DC/AC轉換器的效率。
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