量子增强深度强化学习在固态电池与质子交换膜燃料电池混合系统热管理中的创新应用

《International Journal of Hydrogen Energy》：QDQN-ThermoNet: A quantum-driven dual deep Q-Network framework for intelligent thermal regulation in solid-state and hydrogen fuel cell systems of future electric vehicles

本研究针对固态电池（SSB）与质子交换膜燃料电池（PEMFC）混合能源系统在动态工况下的热管理挑战，提出了一种基于量子深度Q网络（QDQN-ThermoNet）的智能控制框架。通过集成量子计算与强化学习，实现了多目标优化控制，显著提升了系统热稳定性（TSI提高12.3%）、响应速度（提升19.8%）和能源效率（提升15.7%），为高功率密度新能源系统的热安全调控提供了创新解决方案。

　　

随着电动汽车和储能系统对高能量密度、高功率密度能源需求的不断提升，固态电池（SSB）和质子交换膜燃料电池（PEMFC）的混合系统成为研究热点。然而，这两种电化学器件在运行过程中产生大量热量，且各自的最佳工作温度区间不同（SSB为5-60°C，PEMFC为10-90°C），在动态负载下容易出现热失控、温度分布不均等问题。传统基于PID或规则的控制方法难以应对复杂多变的工作条件，亟需智能化的热管理策略。

为应对这一挑战，研究人员开发了量子深度Q网络热管理网络（QDQN-ThermoNet），这是一种融合量子计算与深度强化学习的先进控制框架。该研究通过建立耦合热力学模型，结合MXene增强相变材料（PCM）的热缓冲特性，构建了包含11维状态变量和5维动作空间的强化学习环境。关键技术创新包括：采用双代理架构分别控制SSB和PEMFC的热管理；引入量子电路增强经验回放机制；设计多目标奖励函数平衡热稳定性、响应速度和能源效率。

研究采用的主要技术方法包括：基于第一原理的电-热耦合建模、量子振幅编码的经验回放采样、混合量子-经典神经网络架构、以及基于实际驾驶循环的验证实验。研究队列数据来源于US06和WLTP标准驾驶循环的合成工况，结合实验台架的实测温度数据。

热动力学耦合建模

通过建立SSB和PEMFC的瞬态热平衡方程，揭示了充放电过程中焦耳热、反应热和相变热的相互作用机制。模型显示MXene-PCM复合材料可将热导率提升至450 W/m·K，是传统PCM的25倍，显著改善了热缓冲能力。

QDQN-ThermoNet架构设计

系统采用双智能体设计，主DQN负责SSB温度控制，量子增强DQN负责PEMFC温度调节。量子电路采用12量子比特设计，通过参数化量子门实现状态-动作空间的高效探索，特别在稀疏数据区域表现出色。

多目标优化性能

在US06激烈驾驶循环测试中，QDQN-ThermoNet将系统温度波动降低62.7%，过热事件减少83.4%。同时，冷却能耗降低15.7%，热响应时间缩短至传统方法的1/3。量子经验回放机制使学习效率提升2.3倍。

材料-算法协同优化

研究发现MXene-PCM在相变区间（42-48°C）的热缓冲能力与QDQN的预测控制形成良好互补。当温度接近相变点时，算法自动调整冷却策略，充分利用PCM的潜热储存能力，减少主动冷却需求。

实时控制验证

通过硬件在环（HIL）测试验证了算法的实时性，控制决策时间小于50ms，满足车载应用要求。在-10°C至45°C环境温度范围内均保持稳定性能。

研究结论表明，QDQN-ThermoNet框架成功解决了混合能源系统的多目标热管理优化问题。量子增强机制显著提升了在极端工况下的决策能力，而材料-算法的协同设计为热管理系统提供了新范式。该研究不仅为新能源汽车热管理提供了创新解决方案，也为量子机器学习在复杂工程系统中的应用开辟了新途径。未来工作将聚焦于算法嵌入式实现和全气候适应性验证。