CN115107733B 一种混合动力汽车的能量管理方法及系统 （东风柳州汽车有限公司）_第1页
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文档简介

本发明公开了一种混合动力汽车的能量管述预测控制器实时更新SOC状态，以实现能量管时通过SOC参考值模型控制框架，实现了能量管2计算每个运动学片段的特征参数，并对特征参数进行主成基于深度确定性策略梯度算法，构建演员网络和评论家网络，所述智能体网络和整车模型共同构成SOC参将最优发动机工作曲线作为SOC参考值模型的5.如权利要求4所述的混合动力汽车的能量管理通过SOC参考值模型重复完成经验回放和奖励最大化，生成目标策略通过目标策略集控制汽车发动机功率，以控制SOC值沿着SOC参考值轨迹6.如权利要求5所述的混合动力汽车的能量管理方法，3直到每个待执行动作均执行完成后，根据每个待执行动作通过当前时刻最优电机扭矩序列对应的最优电机扭矩值，调整电机扭矩，更新SOC状所述工况信息处理模块用于根据历史工况信息，构建工况信息库和混所述SOC参考值模块用于根据所述工况信息库和整车模型，构建深度确定性策略梯度4[0003]目前混合动力汽车的能量管理策略主要分为基于规则和基于优化的能量管理策[0008]基于所述工况信息库和整车模型，构建深度确定性策略梯度算法的SOC参考值模5[0016]本发明通过对驾驶员的历史工况信息特征提取，构建未大的减少运算对内存的占用。6[0034]本发明通过链式法则对演员网络进行动态更新，不断优化SOC参考值模型，提高[0051]所述SOC参考值模块用于根据所述工况信息库和整车模型，构建深度确定性策略7[0055]图2是本发明实施例提供的基于深度确定性策略梯度算法的SOC参考值模型结构8a为行驶速度。a0为电池初始状态SOC。9[0087]请参照图2，图2为本发明实施例提供的基于深度确定性策略梯度算法的SOC参考-1为t-1时刻的细胞状态。[0118]步骤302：SOC参考值模型将下一动作的第二状态变量和第二奖励值放入经验池[0122]在本实施例中，通过链式法则对演员网络进行动态更新，不断优化SOC参考值模对内存的占用。[0129]步骤404：通过当前时刻最优电机扭矩序列对应的最优电机扭矩值，调整电机扭

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