Feb, 2023
自学习模糊强化学习的燃料电池混合动力车寿命延长的能量管理策略
A Lifetime Extended Energy Management Strategy for Fuel Cell Hybrid Electric Vehicles via Self-Learning Fuzzy Reinforcement Learning
Liang Guo, Zhongliang Li, Rachid Outbib
TL;DR本文提出了一种基于模糊强化学习的能量管理策略，以减少燃料消耗，维护电池的长期运行和延长燃料电池系统的使用寿命。通过考虑惩罚函数抑制燃料电池的频繁启动，应用模糊逻辑来近似 Q 学习中的价值函数，解决了连续状态和操作空间的问题。最终，基于 Python 的培训和测试平台验证了该方法的有效性和自学习改进，在初始状态变化、模型变化和驾驶条件变化的情况下。