CN119419417A 一种液冷电池热管理系统的控制方法 （北京师范大学珠海校区）

本发明涉及一种液冷电池热管理系统的控学习对电池当前的状态和环境条件的交互进行当前状态对其未来状态进行预测和调控的动态2点数与输入数据的特征数一致；所述隐藏层中的每个神经元都与前一层的所有节点相连，控制(DeepDiffusionSoftActor_Critic(D2SAC))算法在训练环境进行交互，训练深度声，恢复出一个最优的高斯分布作为动作分布，并从该分布中采样出一个动作ar~Tg(s)+N(0,o),st是当前的状态，πθ(st)是策略网络生成的动作；通过双Q网络(价值网络)估计每个动作的值函数Q(s,a)=min(QS,(s,a),QS,(s,a))以减少过目标函数alo更2)、根据上述处理过的数据建立MLP模型，以接收电池的当前状态和控制动作作为输3型预测控制(DeepDiffusionSoftActor_Critic(D2SAC))算法采用基于扩散模型所述自适应模型预测控制(DeepDiffusionSoftActor_Critic(D2SAC))算法通过监通过上述操作，使得策略网络既能选择不是当前看起来最优的行为以获取更多信息，又能基于目前已知信息作出最优决策，即平衡探索_利用(Exploration_Exploitation)的A\初始化环境，初始化基于扩散模型生成的策略网络(Actor网络)并采用C\初始化一个经验回放池，用于存储智能体与环境并根据该均值和方差生成高斯分布，并添加一个服从正态分布N4θθtarget←τθmain+(1_τ)θtarget其中，τ是一个介于0和1之间的小常数(如0.005)，用于控制目标Q网络参数θtarget向56温度设定、液流压力等)预测电池的未来状态，该预测模型是训练深度强化学习模型的基并通过建立电池及液冷系统物理仿真模型，获取较真实数据更多状态下的电池工作信息，[0009]B\根据上述处理过的数据建立MLP模型，以接收电池的当前状态和控制动作作为预测控制(DeepDiffusionSoftActor_Critic(D2SAC))算法在训练环境进行交互，训练7进行更新，rt是奖励，γt是终止标志；通过最大化策略的期望奖励和熵项组成的目标函数Jn(9)=EY-oa-m[min(Qb,(s,a:),QS:(s,a:))-alogmo(a,ls)],更新策略网络，α是熵[0011]所述自适应模型预测控制(DeepDiffusionSoftActor_Critic(D2SAC))算法的[0024]并根据该均值和方差生成高斯分布，并添加一个服从正态分布N(0,o)的扰动8[0030]B\从目标Q网络计算出下一个状态的Q值，其中动2[0051]B\通过反向传播计算损失函数L(α)对于熵系数α的梯度，并使用Adam算法9[0057]θtarget←τθmain+(1_τ)θtarget[0066]进一步地，所述自适应模型预测控制(DeepDiffusionSoftActor_Critic[0067]所述自适应模型预测控制(DeepDiffusionSoftActor_Critic(D2SAC))算法通又不至于被太多探索行为扰动，可以充分利用已有训练得到的信息，达到平衡探索_利用(Exploration_Exploitation)关[0069]进一步地，所述的模型训练还可以采用SoftActor_Critic(SAC)算法在训练环境[0073]C\在每个时间步中，Actor根据当前状态通过去噪过程生成最优的高斯分布作为[0077]当前国内对于电池热管理系统的液冷控制方案的研究主要基于传统的PID控制、测控制(DeepDiffusionSoftActor_Critic(D2SAC))算法和SoftActor_Critic(SAC)算法在液冷控制方面通过探索不同的冷却策略、减少估计偏差以及自适应地调整控制策略，可以在现有技术的基础上进一步提升液冷控制的效率本发明的自适应模型预测控制DeepDiffusionSoftActor_Critic(D2SAC)算法，正是针对这种需求而设计的创新解决方案。该算法结合了模型预测控制(MPC)的预测能力和深度[0093]利用MLP模型搭建深度强化学习(DRL)的训练环境，其中MLP模型用于模拟电池当[0102]本实施例的目的在于提供一种可以实时智能调节储能液冷系统温度的控制方行为以获取更多信息，又能基于目前已知信息作出最优决策，也即平衡探索_利用(Exploration_Exploitation)的关I)是随机噪声。[0126]并根据该均值和方差生成高斯分布，并添加一个服从正态分布N(0,o)的扰动[0132]B\从目标Q网络计算出下一个状态的Q值，其中动2[0142]9-9-nBalo[0153]B\通过反向传播计算损失函数L(α)对于熵系数α的梯度，并使用Adam算法[0159]θtarget←τθmain+(1_τ)θtarget测控制DeepDiffusionSoftActor_Critic(D2SAC)算法可以自动跟随系统参数的变化不值函数更新和策略更新，所述策略网络(Actor)生成带噪声的动作，通过双Q网络(价值网[0172]本实施例的目的在于提供一种可以实时智能调节储能液冷系统温度的控制方[0196]并根据该均值和方差生成高斯分布，并添加一个服从正态分布N(0,o)的扰动[0222]B\通过反向传