本技术介绍了一种利用DQN算法优化重型卡车电池系统的智能决策方法及配套设备。该技术首先深入分析了重型卡车电池系统的结构组成和能量流动机制,并据此建立了精确的电池能耗计算模型。
背景技术
随着全球气候变化问题日益严峻,传统燃油汽车对环境的影响引发了广泛关注。各国纷纷推动绿色低碳转型,电动汽车(Electric Vehicle,EV)作为实现可持续交通的重要手段,得到了快速推广。其中,电动重型卡车是电动汽车的重要发展方向。然而,电动重型卡车的性能和续航里程仍受限于电池技术的发展。电池不仅是电动汽车的核心部件,其能量密度、充放电效率和寿命等指标直接决定了车辆的行驶里程和经济性。此外,电池的热效应问题也是制约电动汽车发展的一个关键因素,尤其是在高负载工况下,电池容易出现过热现象,影响其性能和安全性。因此,如何优化重型卡车的电池能源管理系统成为当前研究的重点。
传统的电池管理系统(Battery Management System,BMS)主要依赖于静态模型和经验规则进行管理,无法适应复杂多变的实际驾驶环境。
实现思路