LikeSNU-서울대 중앙도서관 빅데이터 지식 플랫폼

A Speedy Reinforcement Learning-Based Energy Management Strategy for Fuel Cell Hybrid Vehicles Considering Fuel Cell System Lifetime

저자

Li, Wei; Ye, Jiaye; Cui, Yunduan; Kim, Namwook; Cha, Suk Won; Zheng, Chunhua

학술지명

International Journal of Precision Engineering and Manufacturing-Green Technology

출판/발행연도

2022

주제

요약

본 연구에서는 연료 전지 시스템 수명을 연장하고 빠른 수렴 속도를 갖는 연료 전지 하이브리드 차량용 강화 학습 기반 에너지 관리 전략을 제안합니다. 제안하는 전략은 사전 초기화 프레임워크를 통해 Q-table을 초기화하여 최적화 과정을 가속화하고, 구동 사이클을 마르코프 프로세스로 모델링하여 연료 전지 시스템 수명에 미치는 영향을 평가합니다. 시뮬레이션 결과, 제안하는 전략은 기존 강화 학습 기반 전략 대비 연료 소비를 줄이고 연료 전지 시스템의 전력 변동을 감소시켜 수명 연상에 기여하며, 수렴 속도를 향상시킵니다.

출처 바로가기 찜하기