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基于混合注意力深度强化学习的健康感知集成热管理策略
Health-Conscious Integrated Thermal Management Strategy Using Hybrid Attention Deep Reinforcement Learning for Battery Electric Vehicles
Changcheng Wu · Jiankun Peng · Dawei Pi · Xin Guo 等6人 · IEEE Transactions on Power Electronics · 2025年6月
有效的热管理策略（TMS）可以延长纯电动汽车（BEV）的续航里程，并在高温环境下提高车内热舒适性。考虑到集成热管理系统（ITMS）的发展趋势以及动力电池在纯电动汽车中的关键作用，本文建立了一个嵌入电池健康意识的集成热管理系统模型。为进一步挖掘所提出的集成热管理系统的温度控制和节能潜力，采用双延迟深度确定性策略梯度算法（TD3）设计了一种学习型热管理策略。鉴于集成热管理系统内复杂的状态信息，引入了一种混合注意力机制对原始TD3算法进行优化，使TD3智能体能够辨别各种状态信息的相对重要性，从而提高其...
解读: 从阳光电源的业务布局来看，这项基于混合注意力深度强化学习的电动汽车热管理技术具有显著的战略价值。该研究将电池健康意识嵌入集成热管理系统，通过TD3算法实现了电池健康退化降低22.50%、能量损失减少35.33%的效果，这与我司在储能系统和电动汽车动力解决方案领域的核心诉求高度契合。 从技术迁移角度...