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申请/专利权人：燕山大学

摘要：本发明涉及一种变时域预测能量管理方法，包括下述步骤：获取当前车辆的状态量及其对应的时域，获得下一时刻的最佳预测时域，所述最佳预测时域长度能够不固定；根据所述最佳预测时域，预测车速；基于最佳预测时域，采用动态规划算法获得车辆的最优控制序列，从而实现变时域的能量管理；在车辆执行控制序列对应的控制指令后，进入新的状态；所述车辆的状态量包括动力电池荷电状态、车辆当前位置、当前车速、上一时刻预测车速。本发明的方法能够根据车辆状态和当前工况所在时域长度，预测下一工况的最佳预测时域，该最佳预测时域与当前状态所在时域长度不一定相同，从而提高预测能量管理的效果。

主权项：1.一种变时域预测能量管理方法，其特征在于，所述方法包括下述步骤：S100、获取当前车辆的状态量及其对应的时域，获得下一时刻的最佳预测时域，所述最佳预测时域长度能够不固定；S200、根据所述最佳预测时域，预测车速；S300、基于最佳预测时域所预测的车速，采用动态规划算法获得车辆的最优控制序列，从而实现变时域的能量管理；S400、在车辆执行控制序列对应的控制指令后，进入新的状态；所述车辆的状态量包括动力电池荷电状态、车辆当前位置、当前车速、上一时刻预测车速；所述最佳预测时域通过DQN网络模型获得，所述DQN网络模型实现下述动作价值函数：Qt＝Rstat,actt+βmaxQstat,actt；θ式中：Q表示工况t下的动作价值函数值；R表示奖励函数；stat表示车辆在工况t下的状态量；actt表示车辆在工况t下的时域；θ为DQN网络模型的权值参数，β表示最大动作价值所占的权重；所述DQN网络模型通过下述步骤进行训练：S101、获取车辆的当前工况状态量及其对应时域，选择具有最大动作价值的时域；S102、根据选择的时域，进行车速预测，在模型预测框架下依据奖励函数计算奖励值和下一工况状态量；S103、在经验池中存储当前时刻信息组，所述信息组包括当前状态量、当前状态量对应时域、奖励值、下一时刻状态量；S104、在经验池中随机取出n个信息组，n为大于1的自然数；S105、对每一个信息组，计算实际动作价值，根据实际动作价值和最大动作价值的差的平方，采用梯度下降算法更新DQN网络模型参数；S106、将下一工况作为当前工况，返回S101。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 燕山大学 一种变时域预测能量管理方法及装置