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公开(公告)号:CN119419982A
公开(公告)日:2025-02-11
申请号:CN202411528266.3
申请日:2024-10-30
Applicant: 北京理工大学 , 北京空间飞行器总体设计部
IPC: H02J7/00 , G06N3/0499 , G06N3/08
Abstract: 本发明提供了基于DDPG的航天器蓄电池系统充放电优化控制方法,构建航天器电源系统中的电池状态模型,得到输入电流、温度和负载电压;采用扩展卡尔曼滤波器对电池的关键不可测量状态进行估计;创建基于DDPG算法的智能体,智能体包括行动者网络Actor和评论家网络Critic,之后引入目标网络定期更新Actor网络和Critic网络,引入经验回放机制来训练基于DDPG算法的智能体;多目标优化基于DDPG算法的智能体;利用电池的关键不可测量状态训练优化后的基于DDPG算法的智能体;将输入电流、温度、负载电压、估计的荷电状态SOC和健康状态SOH输入到训练、优化后的基于DDPG算法的智能体中得到充/放电流。本发明的方法,不仅提高了电池的使用效率,还确保了航天器在各种条件下的稳定运行。