汽车实用技术 ›› 2025, Vol. 50 ›› Issue (5): 8-13.DOI: 10.16638/j.cnki.1671-7988.2025.005.002
• 新能源汽车 • 上一篇
徐晓东,韦文祥*,甘紫东
XU Xiaodong, WEI Wenxiang* , GAN Zidong
摘要: 为提高混动汽车的燃油经济性,以插电式混合动力汽车作为研究对象,采用深度确定 性策略梯度(DDPG)算法对等效燃油消耗最小策略(ECMS)的等效因子和电池荷电状态 (SOC)进行优化。将深度学习的感知能力与强化学习的决策能力相结合,解决了对混合动 力汽车的能量管理优化问题。在 MATLAB/Simulink 中搭建整车仿真模型进行试验,结果表明, 采用新欧洲驾驶循环特定工况,在满足车辆正常行驶动力需求下,基于 DDPG 算法优化的等 效油耗极小值算法燃油消耗明显低于双深度 Q 网络(DDQN)和传统的 ECMS,同时维持电 池 SOC 的平衡,保证了多目标平衡性。