Key points are not available for this paper at this time.
تمثل مركبات خلايا الوقود شكلاً مبتكرًا من مركبات الطاقة الجديدة، حيث حصلت على اهتمام وتطوير كبيرين في السنوات الأخيرة. كانت إدارة الطاقة في مركبات الهجين الكهربائية المعتمدة على خلايا الوقود دائمًا صعوبة بحثية. تهدف هذه الورقة إلى تحسين اقتصاديات ومدة نظام الهجين من خلايا الوقود وبطاريات الليثيوم، وتقترح استراتيجية مبتكرة لإدارة الطاقة عبر الإنترنت تشمل التعرف على حالة الطريق. يتم استخراج الميزات الأساسية من مجموعات البيانات القيادية المتعددة لبناء مصنف يعتمد على التعلم الجماعي وشجرة القرار، والذي يمكنه تحديد أنماط الطريق بشكل فعال. ثم، تم اقتراح طريقة التعلم الضبابي Q للتخصيص عبر الإنترنت للطاقة. تم تصميم مساحات عمل مختلفة للتعلم Q لتلبية أنماط الطريق المختلفة، مما يمكن من التكيف بشكل أكثر فعالية مع بيئات الطرق المتنوعة. بالإضافة إلى ذلك، تم تصميم وظيفة المكافأة لتأخذ في الاعتبار تكاليف الهيدروجين ونفقات التدهور. من خلال سلسلة من الاختبارات والمحاكاة، تم إثبات أن الطريقة المقترحة تحقق إدارة الطاقة عبر الإنترنت لنظام خلايا الوقود/البطارية تحت ظروف الطريق المتغيرة بشكل فعال. كما يثبت مقارنة كمية أن الطريقة المقترحة تتفوق على خوارزميات التعزيز التقليدية في تقليل استهلاك الوقود ومعدلات تدهور النظام.
درس يانغ وآخرون (سون) هذا السؤال.