Uma Estratégia de Gerenciamento de Energia Baseada em Soft Actor-Critic para Veículos a Célula de Combustível Considerando a Degradação da Célula de Combustível

As estratégias de gerenciamento de energia (EMSs) desempenham um papel crítico na melhoria tanto da eficiência quanto da durabilidade dos veículos elétricos a célula de combustível (FCEVs). Para superar a adaptabilidade limitada e a consideração insuficiente da durabilidade das EMSs existentes baseadas em aprendizado por reforço profundo, este estudo desenvolve uma estratégia de gerenciamento de energia consciente da degradação baseada no algoritmo Soft Actor–Critic (SAC). Ao aproveitar a estrutura de máxima entropia do SAC, o método proposto aumenta a eficiência da exploração e evita a convergência prematura a padrões operacionais que são desfavoráveis à durabilidade da célula de combustível. Uma função de recompensa que penaliza explicitamente o consumo de hidrogênio, a flutuação de potência e comportamentos operacionais relacionados à degradação é projetada, e as influências do peso das recompensas e dos principais hiperparâmetros sobre a estabilidade de aprendizado e desempenho são analisadas sistematicamente. O EMS baseado em SAC proposto é avaliado em comparação com as estratégias Deep Q-Network (DQN) e Proximal Policy Optimization (PPO) tanto em ciclos de treinamento quanto em ciclos de condução não vistos. Os resultados da simulação demonstram que o SAC alcança um compromisso superior e robusto entre a economia de hidrogênio e a mitigação da degradação, mantendo uma melhor adaptabilidade e durabilidade sob diferentes condições operacionais. Esses achados indicam que integrar a consciência da degradação com aprendizado por reforço regularizado por entropia fornece uma estrutura eficaz para o design prático de EMS em FCEVs.