基于LSTM車速預測和深度確定性策略梯度的增程式電動汽車能量管理
汽車技術
頁數(shù): 11 2024-05-10
摘要: 為提高增程式電動汽車的能量管理性能,首先利用長短時記憶(LSTM)神經網絡進行車速預測,然后計算出預測時域內的需求功率,并將其與當前時刻的需求功率共同輸入深度確定性策略梯度(DDPG)智能體,由智能體輸出控制量,最后通過硬件在環(huán)仿真驗證了控制策略的實時性。結果表明,采用所提出的LSTM-DDPG能量管理策略相對于DDPG能量管理策略、深度Q網絡(DQN)能量管理策略、功率跟隨控... (共11頁)