Control de equilibrado de celdas activas de batería basado en aprendizaje por refuerzo para extensión de rango de vehículos eléctricos
Autores: Flessner, David; Chen, Jun; Xiong, Guojiang
Idioma: Inglés
Editor: MDPI
Año: 2024
Acceso abierto
Artículo científico
2024
Control de equilibrado de celdas activas de batería basado en aprendizaje por refuerzo para extensión de rango de vehículos eléctricos
Categoría
Ingeniería y Tecnología
Subcategoría
Ingeniería Eléctrica y Electrónica
Palabras clave
Técnicas de control
Control predictivo basado en modelos
MPC activado por eventos
Red Q profunda
Agente de aprendizaje por refuerzo
Batería de vehículo eléctrico
Licencia
CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual
Consultas: 35
Citaciones: Sin citaciones
Las técnicas de control óptimo como el control predictivo basado en modelos (MPC) han sido ampliamente estudiadas y aplicadas con éxito en diversos campos de aplicación. Sin embargo, los grandes requisitos computacionales de estos métodos representan un desafío significativo para las aplicaciones integradas.
Descripción
Las técnicas de control óptimo como el control predictivo basado en modelos (MPC) han sido ampliamente estudiadas y aplicadas con éxito en diversos campos de aplicación. Sin embargo, los grandes requisitos computacionales de estos métodos representan un desafío significativo para las aplicaciones integradas.