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申请/专利权人：中南大学;中国神华能源股份有限公司

摘要：本发明公开了一种自适应感知的重载列车群组运行能量管理方法及控制装置，方法为：根据当前时刻的总线电压和总线参考电压，生成负载需求的总参考电流；根据当前时刻的锂电池和超级电容的电压，分别计算锂电池和超级电容的荷电状态；根据锂电池和超级电容的荷电状态以及总参考电流，通过基于TD3‑BC离线学习算法的智能体获取低通滤波器的截止频率；使用该截止频率的低通滤波器对总参考电流滤波，得到总参考电流的高频成分和低频成分，分别作为超级电容和锂电池的参考电流；根据锂电池和超级电容的参考电流，分别生成占空比，并基于占空比驱动控制对应的双向DCDC转换器。本发明既能保护锂电池寿命又能提高重载列车动态响应能力。

主权项：1.一种自适应感知的重载列车群组运行能量管理方法，其特征在于，包括：根据当前时刻的总线电压以及给定的总线参考电压，采用电压闭环电路，生成负载需求的总参考电流；根据当前时刻的锂电池和超级电容的电压、电流，分别计算锂电池和超级电容的荷电状态；根据锂电池和超级电容的荷电状态以及负载需求的总参考电流，通过基于TD3-BC离线学习算法的智能体获取低通滤波器的截止频率；其中，所述通过基于TD3-BC离线学习算法的智能体，训练方法为：（1）从历史运行数据中提取经验并存储到经验回放池，每条经验包括：当前状态s、实际动作a、执行动作a的奖励r、下一状态s'；其中：状态由锂电池的和超级电容的荷电状态以及负载需求的总参考电流构成，每类状态数据均经过归一化处理；动作是指低通滤波器的截止频率；（2）初始化基于TD3-BC离线学习算法的智能体，包括策略网络、两个Q网络和、策略目标网络、两个Q目标网络和；其中，策略网络用于在给定状态下生成低通滤波器的截止频率，θ是策略网络的参数；两个Q网络和，用于估计当前状态和动作的价值，和是两个Q网络的参数；策略目标网络用于平稳生成目标动作，是策略目标网络的参数；两个Q目标网络和，用于平稳生成目标Q值，和是两个Q目标网络的参数；（3）从经验回放池中随机采样一批经验数据，训练基于TD3-BC离线学习算法的智能体；使用截止频率调整后的低通滤波器对总参考电流进行滤波，得到总参考电流的高频成分和低频成分，并将其中的高频成分作为超级电容的参考电流，低频成分作为锂电池的参考电流；根据锂电池和超级电容的参考电流，分别采用电流闭环电路，生成各自的双向DCDC转换器的占空比；基于得到的占空比驱动控制对应的双向DCDC转换器。

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百度查询： 中南大学 中国神华能源股份有限公司 自适应感知的重载列车群组运行能量管理方法及控制装置