一种双电机电动汽车电池健康能量管理方法、设备、介质

文档序号:36537473发布日期:2023-12-29 23:43阅读:来源:国知局

技术特征:

1.一种双电机电动汽车电池健康能量管理方法,其特征在于,包括以下步骤:

2.根据权利要求1所述的一种双电机电动汽车电池健康能量管理方法,其特征在于,s1中,构建双电机双速纯电动汽车的动力系统模型的过程包括:

3.根据权利要求2所述的一种双电机电动汽车电池健康能量管理方法,其特征在于,s1中,所述参考车辆中的两台电机均采用准静态模型,通过瞬时速度和扭矩插值获得效率;

4.根据权利要求3所述的一种双电机电动汽车电池健康能量管理方法,其特征在于,s2中,所述lstm神经网络结构由遗忘门ft、输入门t和输出门ot组成,其中ft确定在当前时间步中遗忘了哪些信息,值为0表示信息被完全遗忘;ot决定了哪些新信息应该添加到细胞状态中并建立了新的候选细胞状态,分别由下式给出:

5.根据权利要求4所述的一种双电机电动汽车电池健康能量管理方法,其特征在于,s3中,具体包括以下步骤:

6.根据权利要求5所述的一种双电机电动汽车电池健康能量管理方法,其特征在于,s4中,具体包括以下步骤:

7.根据权利要求5所述的一种双电机电动汽车电池健康能量管理方法,其特征在于,s5中,具体包括以下步骤:

8.根据权利要求5所述的一种双电机电动汽车电池健康能量管理方法,其特征在于,s6中,具体包括以下步骤:

9.一种电子设备,包括存储器、处理器,其特征在于,所述处理器用于执行所述存储器中的程序,以此实现如权利要求1至8中任意一项所述的双电机电动汽车电池健康能量管理方法。

10.一种包含计算机可执行指令的存储介质,其特征在于,所述计算机可执行指令的存储介质在由计算机处理器执行时,用于执行如权利要求1至8中任一项所述的双电机电动汽车电池健康能量管理方法。


技术总结
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。

技术研发人员:彭剑坤,吴长城,刘星言,陈峻,王仲伟,董晓东,马春野
受保护的技术使用者:东南大学
技术研发日:
技术公布日:2024/1/15
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