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申请/专利权人：郑州大学
摘要：本发明属于燃料电池混合系统能量管理技术领域，具体涉及一种基于双Q学习与实时速度预测的氢‑电混动系统能量管理方法、系统、设备及存储介质，方法包括获取目标车辆的分类后的驾驶模式；利用马尔可夫链对目标车辆进行速度预测；将预测速度输入目标车辆的混合动力系统模型中，根据模型输出对Q学习结构进行优化设计，基于设定的双Q学习策略更新Q学习结构中Q函数，根据更新后的Q函数实现混合动力系统中输出功率的实时分配。本发明提出综合考虑系统安全性、经济性和燃料电池耐久性的奖励价值函数，能够使混合动力系统多目标指标综合最优，应用双Q学习策略来更新Q值函数，能够避免Q学习算法选取动作时带来的最大偏差。
主权项：1.一种基于双重强化学习与实时速度预测的氢-电混动系统能量管理方法，其特征在于，所述方法包括如下步骤：S1、获取目标车辆的驾驶数据库，基于多特征提取和概率神经网络构建驾驶模式分类器，并得到分类后的驾驶模式；S2、设计多步马尔可夫速度预测器，通过分类后的驾驶模式得到对应的马尔可夫链，利用所述马尔可夫链对目标车辆进行速度预测，得到预测速度；S3、将所述预测速度输入目标车辆的混合动力系统模型中，输出车辆所需功率、燃料电池输出功率、锂电池输出功率和锂电池SoC，根据所述输出对Q学习结构进行优化设计，基于设定的双Q学习策略更新Q学习结构中Q函数，根据更新后的Q函数实现所述混合动力系统中输出功率的实时分配。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 郑州大学 一种基于双Q学习与实时速度预测的氢-电混动系统能量管理方法、系统、设备及存储介质
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