燃料电池混合动力系统能量管理方法、系统、介质及设备技术方案

一种燃料电池混合动力系统能量管理方法、系统、介质及设备，方法中，构建燃料电池混合动力系统模型作为环境模型，其包括车辆动力学模型、电机模型、燃料电池模型以及锂电池模型，并设置行驶工况和约束规则；建立经验池和SAC智能体模型并设置SAC智能体模型与环境模型交互的状态变量、动作变量和奖励函数；初始化所构建的SAC智能体模型；利用预设的行驶工况训练数据集并保存在经验池，SAC智能体模型从经验池中随机抽取数据用于训练模型，得到训练后的SAC智能体模型；使用训练后的SAC智能体模型进行燃料电池混合动力系统的多动力源功率分配。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及燃料电池，特别涉及一种燃料电池混合动力系统能量管理方法、系统、介质及设备。

技术介绍

1、随着交通运输领域的燃油供求和环境污染问题日益严重，车辆电气化和智能化转型已经逐渐成为目前最有效的解决办法。燃料电池汽车使用氢能作为动力能源，具有加氢时间短、续航里程长、能量转换效率高、零排放等优势，越来越受到汽车制造商的重视。燃料电池汽车通常由燃料电池作为主动力源、锂电池作为辅助动力源来混合驱动，充分发挥燃料电池高能量密度与锂电池高功率密度的互补特性，但是多动力源输出功率动态分配对能量管理策略提出了在线实时性、经济性、耐久性的多重挑战。良好的能量管理方法有利于解决多动力源的功率实时分配问题，提升车辆整体性能。

2、目前燃料电池汽车混合动力系统的能量管理策略主要分为基于规则的方法和基于优化的方法。基于规则的方法依赖专家经验或模糊逻辑来设计能量管理策略，实时性好但功率分配结果难以达到全局最优。基于优化的方法是利用最优控制原理来设计能量管理策略，可分为全局最优方法和实时优化方法，但是这两种方法均无法实现在线全局最优的车辆能量管理。因此，亟需一种新的本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种燃料电池混合动力系统能量管理方法，其特征在于，包括如下步骤：

2.根据权利要求1所述的燃料电池混合动力系统能量管理方法，其特征在于，优选的，所述燃料电池混合动力系统模型包括车辆动力学模块、电机模块、燃料电池模块和锂电池模块，车速和燃料电池功率作为输入参数传递到燃料电池混合动力系统模型，车辆动力学模块用来计算总线功率、锂电池功率和车辆牵引力，车辆牵引力传递给电机模块用于计算电机功率并传递回车辆动力学模块，车辆动力学模块输出的锂电池功率传递到锂电池模块，用于计算电池SOC和容量衰减百分比，燃料电池模块利用系统输入的燃料电池功率，计算电池氢耗和功率衰减百分比。

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【技术特征摘要】

1.一种燃料电池混合动力系统能量管理方法，其特征在于，包括如下步骤：

2.根据权利要求1所述的燃料电池混合动力系统能量管理方法，其特征在于，优选的，所述燃料电池混合动力系统模型包括车辆动力学模块、电机模块、燃料电池模块和锂电池模块，车速和燃料电池功率作为输入参数传递到燃料电池混合动力系统模型，车辆动力学模块用来计算总线功率、锂电池功率和车辆牵引力，车辆牵引力传递给电机模块用于计算电机功率并传递回车辆动力学模块，车辆动力学模块输出的锂电池功率传递到锂电池模块，用于计算电池soc和容量衰减百分比，燃料电池模块利用系统输入的燃料电池功率，计算电池氢耗和功率衰减百分比。

3.根据权利要求1所述的燃料电池混合动力系统能量管理方法，其特征在于，所述约束规则包括燃料电池最佳效率区（，）和锂电池最佳荷电状态工作值，当燃料电池的功率处于最佳效率区内，燃料电池的工作效率不低于55%，当锂电池的荷电状态为锂电池最佳荷电状态工作值时，锂电池的充/放电电阻均最低，锂电池工作效率最高。

4.根据权利要求1所述的燃料电池混合动力系统能量管理方法，其特征在于，强化学习是一个多目标学习过程，包括燃料电池的氢消耗、燃料电池衰退、锂电池衰退、燃料电池最佳效率区偏离和锂电池最佳soc偏离，其中燃料电池最佳效率区偏离和锂电池最佳soc偏离是通过所述约束规则进行确定，多目标学习使得燃料电池混合动力系统在考虑氢消耗最小、燃料电池和锂电池的衰退程度最低的同时，尽可能维持燃料电池在最佳效率区...

【专利技术属性】
技术研发人员：屈治国，胡宝宝，
申请(专利权)人：西安交通大学，
类型：发明
国别省市：