IJPEM-GT
A Deep Reinforcement Learning-Based Energy Management Strategy for Fuel Cell Hybrid Buses
하이브리드 차량의 에너지 관리를 Deep Reinforcement Learning으로!
차석원/서울대학교
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본 연구에서는 Deep Reinforcement Learning 기반의 연료전지 하이브리드 차량의 에너지 관리 전략을 제안하였고 수소 소모량과 연료전지 내구성을 관리 목표로 동시에 고려하였음.
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연료전지 시스템의 효율 특성을 고려하여 Deep Reinforcement Learning의 action 공간을 제한하는 방식을 채택하였고 또한 Prioritized Experience Replay 방법을 사용하여 알고리즘의 수렴성을 향상시켰음.
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연료전지 시스템의 효율 특성을 고려하여 Deep Reinforcement Learning의 action 공간을 제한하는 방식을 채택하였고 또한 Prioritized Experience Replay 방법을 사용하여 알고리즘의 수렴성을 향상시켰음.
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시뮬레이션 결과에 의하면 제안 전략은 연료전지 내구성을 고려하지 않은 경우에 비해 연료전지 내구성 저하가 평균 63.49%가 감소하였음.
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