基于TD3的电动汽车复合电源能量管理策略研究

【摘 要】将蓄电池与超级电容组成复合电源系统并结合有效的能量管理策略，能显著提高能量利用率，延长储能系统的使用寿命。为了实现复合电源系统能耗损失的最小化，设计了一种基于双延迟深度确定性策略梯度（TD3）算法的能量管理策略。与深度确定性策略梯度（DDPG）算法相比，该算法解决了Q值过高估计问题，能耗损失更小。利用电动汽车行驶方程式和复合电源系统等效电路模型，搭建了基于TD3算法的MATLAB/Simulink仿真模型，并进行测试。仿真结果显示，所提出的能量管理策略能降低大电流对蓄电池的冲击，与DDPG算法相比，能量利用率提高了1.36%，蓄电池峰值电流输出降低了14.68%，蓄电池温升降低了3.52%，系统总能耗降低了2.17%。

【关键词】电动汽车 ; 复合电源系统 ; 能量管理 ; 深度强化学习

0 引言

随着石油资源的短缺和气候的异常变化，在过去几十年里，纯电动汽车的发展受到越来越多人的关注。与燃油车相比，纯电动汽车具有零污染、噪声低等优点。蓄电池作为纯电动汽车的主要能量来源，具有能量密度高、自放电小、无记忆效应等优点，但在大倍率电流充放电情况下，蓄电池容量衰减速度增大，导致蓄电池循环寿命缩短，而超级电容具有高比功率、可以进行快速充放电等特点。因此，将二者组成复合电源系统，并结合有效的能量管理策略，可以充分发挥蓄电池高能量密度与超级电容高功率密度的优势。能量管理策略是其中的关键技术，目前，主要的管理策略包括基于规则的策略、基于优化的策略和基于学习的策略。

基于规则的策略包括确定性规则和模糊规则。周美兰等人研究了基于确定性规则的逻辑门限控制，该策略的主要思想是蓄电池提供汽车行驶时的