基于深度强化学习的宽体矿车复合能源系统能量管理策略研究

金属矿山 ›› 2026, Vol. 55 ›› Issue (5): 322-.

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基于深度强化学习的宽体矿车复合能源系统能量管理策略研究

薛卡¹ 刘强² 王洪强¹ 刘春燕¹ 谢佩泽² 冯彦彪²

1. 江苏徐工工程机械研究院有限公司，江苏徐州 221000；2.北京科技大学机械工程学院，北京海淀 100083

出版日期:2026-05-15 发布日期:2026-06-23

Online:2026-05-15 Published:2026-06-23

摘要/Abstract

摘要：

针对锂电池与超级电容构成的纯电动宽体矿车复合能源系统，通过高效的能量管理策略方可显著抑制锂电池工作电流，改善锂电池的循环工况特点，进而延长能源系统服役寿命，降低宽体矿车作业成本。本文设计了一种基于Soft-Actor-Critic深度强化学习算法的能量管理策略，深度融合复合电源系统的物理信息特性开展奖励函数设计。基于构建的纯电动宽体矿车纵向动力学模型与复合能源系统等效电路模型，对所提策略进行验证。仿真结果表明，与基于频域分解的规则控制策略相比，所提出的智能能量管理策略能够有效降低大电流对锂电池的冲击，锂电池峰值电流下降了12.71%。此外，超级电容的端电压也得到了有效控制，最低电压为390 V，始终处于DCDC允许的工作范围内，保证了系统的可靠稳定运行。验证了所提出强化学习型能量管理策略的可行性与有效性。

关键词:

宽体矿车, 复合电源系统, 能量管理, 深度强化学习, Soft-Actor-Critic算法

薛卡刘强王洪强刘春燕谢佩泽冯彦彪.

基于深度强化学习的宽体矿车复合能源系统能量管理策略研究 [J]. 金属矿山, 2026, 55(5): 322-.

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