基于DRL的无人船混合动力系统能量管理策略研究

• 作者: 刘俊峰 曾君 洪晓斌 王振刚 陈剑龙
• 来源期刊: 中国测试
• 学科: 交通运输
• 关键词: 混合动力船舶 无人船 能量管理 深度强化学习 深度Q网络
• 年，卷（期）: 2020,（2）
• 所属期刊栏目: 测试理论
• 页码范围: 9-15
• 页数: 7页
• 分类号: U665.1
• 字数: 4623字
• 语种: 中文
• DOI: 10.11857/j.issn.1674-5124.2019050110

摘要

无人船混合动力系统的能量管理是提高无人船能源供应稳定性和提升无人船续航里程的关键因素.该文针对无人船运行特点,设计一种光柴储混合动力系统,并提出一种基于深度强化学习的无人船混合动力系统能量管理策略.该文首先分析光柴储混合动力无人船的动力系统结构和运行模式,引入深度强化学习理论,将结合深度学习与强化学习的深度Q网络算法应用于混合动力无人船的智能能量管理方法.仿真结果表明混合动力船舶相较柴电动力船舶在成本、节能和环保等方面具有优势,所提出的能量管理策略具备自学习能力,能合理有效地自主应对突发场景,从而有效支撑无人船技术的发展.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	洪晓斌	华南理工大学机械与汽车工程学院	72	201	7.0	9.0
2	曾君	华南理工大学电力学院	49	169	7.0	11.0
3	刘俊峰	华南理工大学自动化科学与工程学院	32	32	2.0	5.0
4	王振刚	华南理工大学电力学院	5	1	1.0	1.0
5	陈剑龙	华南理工大学自动化科学与工程学院	4	0	0.0	0.0