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基于对抗性模仿强化学习的混合储能电动汽车能量管理
Imitation reinforcement learning energy management for electric vehicles with hybrid energy storage system
Weirong Liu · Pengfei Yao · Yue Wu · Lijun Duan 等6人 · Applied Energy · 2025年1月 · Vol.378
深度强化学习已成为电动汽车能量管理的一种有前景的方法。然而，深度强化学习依赖大量试错训练才能获得近似最优性能。为此，本文提出一种面向混合储能系统的电动汽车对抗性模仿强化学习能量管理策略，以最小化电池容量损耗成本。首先，利用动态规划在多种标准驾驶条件下生成专家知识，用于引导强化学习的探索过程，该专家知识表示为最优功率分配映射。其次，在早期模仿阶段，通过对抗网络使强化学习智能体的动作快速逼近最优功率分配映射。再次，根据对抗网络中判别器的输出设计动态模仿权重，促使智能体在在线驾驶条件下逐步过渡到自主探...
解读: 该对抗模仿强化学习策略对阳光电源混合储能系统具有重要应用价值。可应用于ST系列PCS的电池-超级电容混合储能优化,通过专家知识引导的强化学习加速训练42.6%,降低电池容量损耗成本5.1%-12.4%。技术可集成至iSolarCloud平台实现在线工况自适应功率分配,延长PowerTitan储能系统...
基于模型优化的可逆固体氧化物电池电化学特性与热管理
Optimal model-based electrochemical characteristics and thermal management of reversible solid oxide cells
Ruhuan Li · Jun Zhou · Zitong Qiu · Haonan Li 等9人 · Applied Energy · 2025年1月 · Vol.395
摘要 可逆固体氧化物电池（RSOC）能够实现高效的电-气-热联产，然而在能源系统优化中，如何将RSOC的电化学表征与热管理进行耦合的研究仍较为缺乏。本文提出了一种全面的基于RSOC的联产模型，该模型独特地整合了电化学特性和热管理，并考虑了RSOC的多状态运行模式。所提出的模型在基准电价、波动电价和补贴电价三种场景下，相较于固定模式运行分别实现了3.14%、2.96%和4.55%更高的经济效益，表现出优越的经济性能。此外，该模型在优化过程中有效捕捉了RSOC的动态特性，这通过详细的运行调度结果得以...
解读: 该RSOC电-气-热三联供优化模型对阳光电源储能系统具有重要借鉴价值。其电化学特性与热管理耦合优化思路可应用于ST系列PCS的多模式运行策略,特别是模式切换时的电流平滑过渡和温度自主调控机制,可提升PowerTitan储能系统在日前调度中的经济性3-5%。热备用消除预热时间、增强功率响应的设计理念,...