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基于LSTM車速預(yù)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(shù) 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(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行車速預(yù)測,然后計算出預(yù)測時域內(nèi)的需求功率,并將其與當(dāng)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(yàn)證了控制策略的實(shí)時性。結(jié)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(wǎng)絡(luò)(DQN)能量管理策略、功率跟隨控... (共11頁)

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