储能式混合动力有轨电车以储能系统作为唯一动力源,对能量管理策略进行优化设计,可以提高有轨电车的运行性能及经济效益.将有轨电车的需求功率看做马尔科夫过程,且为避免驾驶工况变化较大时对能量管理策略的影响,提出基于工况识别的强化学习能量管理策略.首先,通过历史行驶数据构建有轨电车驾驶工况并得到不同工况下的马尔科夫功率状态转移矩阵;然后,以混合储能系统能耗最小为目标,通过强化学习算法得到不同工况下的功率分配策略;最后,以改进的学习向量化(LVQ)神经网络对当前的驾驶工况进行实时识别,控制系统通过当前识别的工况以及列车状态做出实时决策.以实车数据进行仿真验证,优化后的策略可以降低储能系统损耗,并且可应用于不同的驾驶工况中.以90kW混合储能平台进行实验验证,验证了该策略在实际工程应用中的可行性.
有轨电车 混合储能系统 工况识别 强化学习 能量管理策略