[发明专利]一种基于策略迁移的燃料电池汽车深度强化学习能量管理方法在审
| 申请号： | 202210671055.X | 申请日： | 2022-06-14 |
| 公开（公告）号： | CN114969982A | 公开（公告）日： | 2022-08-30 |
| 发明（设计）人： | 徐达;周健豪;赵万忠;李超雄;吴旭阳 | 申请（专利权）人： | 南京航空航天大学 |
| 主分类号： | G06F30/15 | 分类号： | G06F30/15;G06F30/27;G06N3/04;G06N3/08;B60W50/00;G06F119/06 |
| 代理公司： | 江苏圣典律师事务所 32237 | 代理人： | 周宁 |
| 地址： | 210007 江*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于策略迁移的燃料电池汽车深度强化学习能量管理方法，属于燃料电池混合动力能量管理领域，所构建的策略迁移技术可以有效利用其他车型的车辆能量管理策略，提高迁移后代理模型的训练收敛速度和汽车燃油经济性。本发明方法主要包括：建立两种显著不同的燃料电池汽车模型；建立基于策略迁移的深度确定性策略梯度代理模型；针对一种车型，训练DDPG代理模型，获取训练后DDPG代理模型的网络策略；迁移策略至新的车型上，继续训练DDPG代理模型，利用最终训练完成的DDPG代理进行新车型的能量管理。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 策略 迁移 燃料电池 汽车 深度 强化 学习 能量 管理 方法 | ||
【主权项】：
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