Gestion énergétique proactive pour les véhicules hybrides à pile à hydrogène : Une approche de renforcement profond sensible à la pente guidée par des experts

Les véhicules électriques hybrides à pile à hydrogène (FCHEV) offrent une voie prometteuse vers un transport durable, mais leur économie opérationnelle et la durabilité des composants dépendent fortement de la stratégie de gestion de l'énergie (EMS). Les approches conventionnelles de renforcement profond (DRL) pour l'EMS souffrent souvent d'instabilité d'entraînement et sont typiquement réactives, échouant à tirer parti d'informations prévisionnelles telles que la topographie routière à venir. Pour surmonter ces limitations, cet article propose une EMS proactive, sensible à la pente, basée sur un cadre DRL guidé par des experts. La méthodologie intègre un expert basé sur des règles dans un algorithme Soft Actor-Critic (SAC) via une fonction de perte hybride d'imitation-renforcement et une exploration guidée, améliorant ainsi la stabilité de l'entraînement. La stratégie a été validée sur un modèle FCHEV à haute fidélité incorporant la dégradation des composants. Les résultats sur le Cycle d'Essai Mondial Harmonisé des Véhicules Légers (WLTC) montrent que la stratégie sensible à la pente proposée (DRL-S) réduit le coût opérationnel global corrigé par l'état de charge (SOC) de 14,45 % par rapport à un contrôleur basé sur des règles conventionnelles. Une étude d'ablation confirme que ce gain est essentiellement attribué à l'utilisation des informations de pente. L'analyse microscopique révèle que l'agent apprend une politique proactive, effectuant un stockage d'énergie anticipatif avant d'attaquer les côtes pour atténuer le stress du groupe motopropulseur. Cette étude démontre que l'intégration d'informations prédictives via un cadre DRL guidé par des experts transforme avec succès l'EMS d'un paradigme réactif à un paradigme proactif, offrant une voie robuste pour le développement de systèmes de gestion de l'énergie plus intelligents et économiquement efficaces.