插电式混合动力汽车的数据驱动建模和监控系统优化
原文中文，约500字，阅读约需2分钟。发表于：。基于学习的智能能源管理系统对于插电式混合动力电动汽车 (PHEVs) 的高效能源利用至关重要，然而，其应用在现实世界中面临着系统可靠性的挑战，这阻碍了原始设备制造商 (OEMs) 的广泛接受。本文通过建立基于物理和数据驱动模型的 PHEV 模型，聚焦于高保真度训练环境，并提出一个以真实车辆应用为导向的控制框架，将基于扩展时间尺度的强化学习 (RL) 能源管理与等价耗电量最小化策略...
本文介绍了一种基于学习的智能能源管理系统，用于提高插电式混合动力电动汽车的能源利用效率。通过建立PHEV模型和控制框架，结合强化学习和最小化耗电量策略，改善了现有研究中的评估方法。通过仿真和硬件验证，证明了该控制框架在燃油经济性方面的优势。与传统的RL架构相比，该方法不仅实现了最优性，还提高了能源管理系统的干扰抗性。
