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基于多智能体强化学习的可重构电池组串并联均衡方法
被引量：
5
1
作者
叶泽雨
尹靖元
+1 位作者
师长立
韦统振
《实验技术与管理》
CAS
北大核心
2022年第6期68-72,共5页
为了减少电池单体性能不一致的影响,加强对串并联电池组的管理并延长电池的使用寿命,该文提出一种基于多智能体强化学习的电池组串并联均衡方法,每一组串联电池由一个单独的智能体控制,在完成本组串联电池均衡的同时考虑并联电池单体之...
为了减少电池单体性能不一致的影响,加强对串并联电池组的管理并延长电池的使用寿命,该文提出一种基于多智能体强化学习的电池组串并联均衡方法,每一组串联电池由一个单独的智能体控制,在完成本组串联电池均衡的同时考虑并联电池单体之间的容量均衡。在MATLAB/Simulink环境中搭建了可重构串并联电池组与多智能强化学习环境并设计了算例进行验证。结果表明,该文所提出的方法可以有效地实现串并联电池组单体的均衡。
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关键词
电池管理
串联均衡
并联
均衡
强化学习
多智能体
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职称材料
题名
基于多智能体强化学习的可重构电池组串并联均衡方法
被引量：
5
1
作者
叶泽雨
尹靖元
师长立
韦统振
机构
中国科学院电工研究所
中国科学院大学电子电气与通信工程学院
出处
《实验技术与管理》
CAS
北大核心
2022年第6期68-72,共5页
基金
国防基础科研计划项目(JCKY2019130C002)
中国科学院电工研究所科研基金项目(E155610201)
中国科学院青年创新促进会(2020144)。
文摘
为了减少电池单体性能不一致的影响,加强对串并联电池组的管理并延长电池的使用寿命,该文提出一种基于多智能体强化学习的电池组串并联均衡方法,每一组串联电池由一个单独的智能体控制,在完成本组串联电池均衡的同时考虑并联电池单体之间的容量均衡。在MATLAB/Simulink环境中搭建了可重构串并联电池组与多智能强化学习环境并设计了算例进行验证。结果表明,该文所提出的方法可以有效地实现串并联电池组单体的均衡。
关键词
电池管理
串联均衡
并联
均衡
强化学习
多智能体
Keywords
battery management
series equalization
parallel equalization
reinforcement learning
multi agent
分类号
TM [电气工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于多智能体强化学习的可重构电池组串并联均衡方法
叶泽雨
尹靖元
师长立
韦统振
《实验技术与管理》
CAS
北大核心
2022
5
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