論文の概要: A Lifetime Extended Energy Management Strategy for Fuel Cell Hybrid Electric Vehicles via Self-Learning Fuzzy Reinforcement Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2302.06236v1
• Date: Mon, 13 Feb 2023 10:20:21 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-02-14 15:55:40.013041
• Title: A Lifetime Extended Energy Management Strategy for Fuel Cell Hybrid Electric Vehicles via Self-Learning Fuzzy Reinforcement Learning
• Title（参考訳）: 自己学習ファジィ強化学習による燃料電池ハイブリッド電気自動車の寿命延長型エネルギー管理戦略
• Authors: Liang Guo (PECASE, AMU), Zhongliang Li (FEMTO-ST, UTBM), Rachid Outbib (PECASE, AMU)
• Abstract要約: 燃料電池ハイブリッド電気自動車のファジィ強化学習に基づくエネルギー管理戦略を提案する。 Fuzzy Q-learningはモデルなしの強化学習であり、環境と対話することで学習することができる。 ファジィ論理を適用してQラーニングの値関数を近似すると、連続状態やアクション空間の問題を解くことができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Modeling difficulty, time-varying model, and uncertain external inputs are the main challenges for energy management of fuel cell hybrid electric vehicles. In the paper, a fuzzy reinforcement learning-based energy management strategy for fuel cell hybrid electric vehicles is proposed to reduce fuel consumption, maintain the batteries' long-term operation, and extend the lifetime of the fuel cells system. Fuzzy Q-learning is a model-free reinforcement learning that can learn itself by interacting with the environment, so there is no need for modeling the fuel cells system. In addition, frequent startup of the fuel cells will reduce the remaining useful life of the fuel cells system. The proposed method suppresses frequent fuel cells startup by considering the penalty for the times of fuel cell startups in the reward of reinforcement learning. Moreover, applying fuzzy logic to approximate the value function in Q-Learning can solve continuous state and action space problems. Finally, a python-based training and testing platform verify the effectiveness and self-learning improvement of the proposed method under conditions of initial state change, model change and driving condition change.
• Abstract（参考訳）: 燃料電池ハイブリッド電気自動車のエネルギー管理において、モデリングの困難さ、時間変動モデル、不確定な外部入力が主な課題である。 本稿では, 燃料電池ハイブリッド電気自動車のファジィ強化学習に基づくエネルギー管理戦略を提案し, 燃料消費の低減, 電池の長期運転の維持, 燃料電池システムの寿命を延長した。 ファジィQラーニングは、環境と相互作用して学習できるモデルなし強化学習であり、燃料電池システムのモデル化は不要である。 さらに、燃料電池の頻繁な起動は、燃料電池システムの残りの有用な寿命を減少させる。 提案手法は,強化学習の報奨として,燃料電池起動時のペナルティを考慮し,頻繁な燃料電池起動を抑制する。 さらに,q-learningにおける値関数近似にファジィ論理を適用することで,連続状態や動作空間の問題を解くことができる。 最後に、pythonベースのトレーニングおよびテストプラットフォームは、初期状態変化、モデル変更、運転条件変化の条件下で、提案手法の有効性と自己学習の改善を検証する。

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