公开(公告)号：CN117291104A

公开(公告)日：2023-12-26

申请号：CN202311305128.4

申请日：2023-10-10

Applicant: 东南大学

Inventor： 彭剑坤 ,  吴长城 ,  刘星言 ,  陈峻 ,  王仲伟 ,  董晓东 ,  马春野

IPC: G06F30/27 ,  G06F30/15 ,  G06N3/045 ,  G06N3/0442 ,  G06N3/082 ,  G06N3/092 ,  G06F111/04 ,  G06F119/08

Abstract: 本发明涉及一种双电机电动汽车电池健康能量管理方法、设备、介质，其中管理方法包括：构建双电机双速纯电动汽车的动力系统模型；构建随机策略的深度强化学习和LSTM神经网络；将软性演员评论家算法中的actor网络应用到离散‑连续混合动作空间中，并使用线性映射技巧控制离散动作维数，以搜索最优的电池健康能量管理策略；对离散‑连续混合动作空间进行优化；设定状态空间和奖励；将能源管理策略建模为部分可观察马尔可夫决策过程，并将长短期记忆网络整合到actor网络和critic网络中，以利用历史和当前环境信息优化能量管理策略。与现有技术相比，本发明能够使得电池的健康性能最接近基于动态规划(DP)的EMS，保持良好工作状态，同时EMS对测试周期的适应性也最好。