基于深度强化学习的智能电动汽车能量管理策略优化研究

引言

能源危机与环境污染正加速全球汽车产业的电动化转型。智能电动汽车的能量管理策略是提升其经济性、续航里程及核心部件寿命的关键技术，已成为行业研究热点。传统基于规则或优化理论的方法在应对复杂多变的实际工况时存在自适应能力差、依赖先验知识等局限。深度强化学习（DRL）作为人工智能领域的前沿技术，因其具备从与环境交互中自主学习最优决策策略的强大能力，为解决这一复杂序列决策问题提供了全新途径。本研究旨在探索DRL 技术在智能电动汽车能量管理中的创新应用，通过构建高效的优化控制框架，为实现车辆能耗的深度优化与智能控制提供理论支撑与实践方案。

一、智能电动汽车能量管理系统建模

（一）整车纵向动力学模型

整车纵向动力学模型是能量管理策略研究的基础，用于计算车辆行驶时的功率需求。其核心是分析车辆在行驶过程中所受到的各种外力，并根据牛顿第二定律建立平衡方程。车辆行驶阻力主要包括滚动阻力、空气阻力、坡度阻力和加速阻力。滚动阻力与车辆质量和路面摩擦系数成正比；空气阻力与空气密度、车辆迎风面积、车速的平方成正比；坡度阻力与道路坡度和车辆质量相关；加速阻力则反映了车辆动能变化所需的惯性力。

（二）动力系统部件建模

动力系统部件建模旨在精确描述电池、电机等关键部件的静态与动态特性。电池模型通常采用等效电路模型，通过电压源、内阻和电容等元件来模拟电池的开路电压、内部阻抗和充放电动态过程，其核心状态参数为荷电状态（SOC）。电机模型则主要基于效率 MAP 图进行建模，该图描述了电机在不同转矩和转速组合下的工作效率特性。功率变换器模型可简化为一个与工作点相关的恒定效率或查表模型。

（三）系统状态、动作与奖励函数定义

在深度强化学习框架中，状态空间、动作空间和奖励函数共同定义了智能体的学习目标。状态空间需包含足以表征系统动态的关键变量，通常包括车辆实时车速、加速度、电池SOC、当前需求功率以及历史驾驶信息。动作空间代表了能量管理策略的直接输出，通常是分配给电机的转矩指令或功率分配系数。奖励函数是引导智能体学习行为的核心，其设计需综合考虑多个优化目标。

二、深度强化学习算法理论与设计

（一）强化学习基本理论

强化学习是机器学习的一个重要分支，其核心框架是智能体通过与环境的持续交互来学习最优决策策略。该过程通常由马尔可夫决策过程（MDP）形式化描述，其包含状态、动作、奖励、状态转移概率等关键要素。智能体在特定状态下选择并执行动作，环境随之转换至新状态并给予一个奖励信号。智能体的目标是学习一个策略，以最大化从环境中获得的累积期望奖励。

（二）深度Q 网络（DQN）算法及其改进

深度Q 网络（DQN）算法将 Q 学习与深度神经网络相结合，成功解决了高维状态空间的表示难题。其核心创新是引入经验回放机制，通过随机采样打破数据间的相关性，提高了训练稳定性；同时采用目标 Q 网络，定期冻结其参数以提供稳定的学习目标，缓解了Q 值估计的振荡问题。然而，DQN 仅适用于离散动作空间。为解决车辆能量管理中转矩分配等连续控制问题，后续发展了如深度确定性策略梯度（DDPG）算法。

（三）智能能量管理DRL 智能体设计

针对智能电动汽车能量管理任务，DRL 智能体的设计需充分考虑其控制问题的特点。智能体的神经网络通常采用执行器-评论家结构，其中执行器网络以系统状态为输入，输出连续的动作值（如转矩指令）；评论家网络则评估该状态-动作对的长期价值。网络输入层维度与状态变量维数一致，隐藏层常由多个全连接层构成，并使用ReLU 等激活函数引入非线性。输出层设计需与动作空间定义匹配。超参数如学习率、折扣因子和探索噪声方差需通过大量实验进行调优，以平衡学习速度、最终性能与策略的探索能力。

三、仿真实验与结果分析

（一）仿真平台与实验设置

本研究采用 MATLAB/Simulink 与 Python 联合搭建仿真平台。Simulink环境用于构建高保真的车辆前向仿真模型，包括精确的纵向动力学、电池、电机及驾驶员模型，确保能量流计算的准确性。Python 则利用 TensorFlow或PyTorch 深度学习框架实现 DRL 算法智能体。两者通过预设接口进行状态、动作和奖励值的数据交换。实验选用 WLTC 和 CLTC-P 等标准工况作为训练循环工况，以充分覆盖不同的速度区间和驾驶模式。为验证策略泛化性能，另选用包含更高速度或更激进加速行为的自定义随机工况进行测试。对比基线策略选定为传统的热电式能量管理规则策略和基于动态规划的全局最优解，以全面评估DRL 策略的性能。

（二）训练过程分析

训练过程分析重点关注智能体策略的收敛性与稳定性。通过绘制每轮训练episode 的总奖励曲线可以直观观察到学习趋势；奖励值从初始的随机探索低值逐步上升并最终趋于稳定，标志着策略的收敛。关键状态变量的变化趋势，如电池 SOC 的波动范围逐渐收敛至预期区间，同样佐证了智能体正在学习有效的能量分配规律。

（三）结果对比与分析

结果分析表明，所提出的DRL 能量管理策略在多项关键指标上均优于传统规则策略。在经济性上，其百公里等效电耗相较于规则策略显著降低，更逼近动态规划理论最优解的节能潜力，证明了其优化有效性。在 SOC 维持方面，DRL 策略展现出前瞻性，能够在长下坡或减速工况下智能调整能量回收强度，使SOC 终点更接近期望值。

结论

本研究成功地将深度强化学习框架应用于智能电动汽车的能量管理策略优化问题。通过构建高保真仿真环境并设计合理的状态空间、动作空间及多目标奖励函数，训练出的DRL 智能体能够有效自主学习高效的能量分配策略。仿真验证结果表明，该策略在保证车辆动力性的同时，显著提升了整车的经济性，表现为等效电耗的显著降低和电池 SOC 的稳定维持，同时促进了动力系统工作点向高效区的集中。该方法克服了传统规则策略的局限性，展现出了强大的环境自适应能力和优化潜力，为开发下一代智能、高效的电驱动系统能量管理控制器提供了新的技术路径和理论支撑。

参考文献：

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