利用进化深度强化学习实现电动汽车的节能集成热管理

《Expert Systems with Applications》：Energy-Efficient integrated thermal management for electric vehicles using evolutionary deep reinforcement learning

本研究提出一种基于多智能体深度强化学习的集成热管理系统（ITMS）控制框架，结合交叉熵方法（CEM）与MADDPG算法，动态规划舱体和电池的温度轨迹以优化空调系统能效，同时协调执行机构管理电机温度，显著降低系统能耗。实验表明，该方法相比传统规则和模型预测控制策略，能效提升19.8%和7.2%，并有效控制三系统温度。

　　在当前全球能源危机日益加剧和环境问题备受关注的背景下，电动汽车（EV）因其环保性和能源效率而受到越来越多的关注。然而，电动汽车的性能和用户体验在很大程度上受到其热管理系统（Thermal Management System, TMS）的影响。特别是在高温环境下，空调（AC）系统的运行不仅关系到乘客的舒适性，还对电池和电机的温度控制至关重要。因此，如何实现高效的热管理系统，以兼顾温度调节、能量效率和系统安全性，成为研究的关键方向。

热管理系统的核心在于平衡多个子系统的协同工作，包括车内环境、电池组以及电机的温度控制。电池作为电动汽车的能量核心，其工作温度直接影响能量输出和寿命。在高温条件下，电池的性能会显著下降，甚至可能引发安全问题。同时，电机在运行过程中会产生大量热量，如果无法有效散热，长期的高温会加速电机老化，影响其使用寿命。因此，对热管理系统的优化不仅有助于提升电动汽车的续航里程，还能增强其整体安全性和经济性。

传统的热管理系统控制策略通常采用基于规则的方法，这些方法依赖于预设的控制规则和专家经验，虽然在实现上较为简单，且响应速度快，但其控制效果往往受到规则定义的限制。此外，基于模型的优化方法虽然在理论上具有较高的控制精度，但实际应用中需要精确的系统模型，而模型的建立和维护成本较高，且难以适应复杂多变的运行环境。与此同时，基于深度强化学习（Deep Reinforcement Learning, DRL）的方法在近年来得到了广泛关注，因其能够在不依赖精确模型的情况下，通过不断试错和学习来优化控制策略。然而，DRL方法在面对热管理系统的慢动态特性时，可能会面临收敛效率低和控制性能不稳定的问题。

为了解决上述问题，本研究提出了一种基于多智能体深度强化学习（Multi-Agent Deep Reinforcement Learning, MADRL）的控制框架，并结合交叉熵方法（Cross-Entropy Method, CEM）来提升控制策略的鲁棒性和优化效果。该框架由两个主要部分组成：协调智能体和执行智能体。协调智能体负责根据车辆运行状态和环境条件，动态规划出电池和车内温度的目标轨迹，以确保系统在不同工况下都能实现最优的温度调节。而执行智能体则根据协调智能体的指令，执行具体的温度调节任务，如控制电机温度，同时优化整体系统的能量消耗。这种分层的控制结构不仅提高了系统的灵活性，还增强了各子系统之间的协同能力。

此外，为了克服传统DRL方法在处理慢动态热管理过程时所面临的挑战，本研究引入了交叉熵方法。交叉熵方法是一种基于概率分布的优化算法，能够在全球范围内搜索最优解，从而避免陷入局部最优。通过将交叉熵方法与梯度导向的DRL算法（如Deep Deterministic Policy Gradient, DDPG）相结合，形成了一种新型的控制策略——CEM-MADDPG。该策略在保证控制精度的同时，提升了算法的收敛效率，使得系统能够在更短的时间内达到稳定的控制状态。

实验结果表明，该方法在多个测试场景中表现出色。与基于规则的控制方法和模型预测控制（Model Predictive Control, MPC）相比，CEM-MADDPG策略在控制电池、车内和电机温度方面具有更高的精度，同时有效降低了整体系统的能量消耗。具体而言，与基于规则的方法相比，该策略使系统能量消耗减少了19.8%；与MPC方法相比，减少了7.2%。这些数据表明，CEM-MADDPG在提升热管理系统性能方面具有显著优势。

在系统架构方面，本研究设计了一个集成的热管理系统（Integrated Thermal Management System, ITMS），该系统由三个主要回路组成：车内环境回路、电池回路和电机回路。车内环境回路通过空调系统、蒸发器和风扇来调节温度，确保乘客的舒适性。电池回路则利用冷却器、电池冷却泵和空调系统来维持电池的最佳工作温度，防止过热对电池性能和寿命造成影响。电机回路通过散热器、风扇和电机冷却泵来实现温度调节，确保电机在高温环境下仍能稳定运行。

在训练和验证过程中，本研究采用了一系列严格的测试用例，以评估所提出方法的性能。首先，对训练过程中的收敛性进行了详细分析，确保算法能够快速稳定地收敛到最优解。随后，对控制性能进行了评估，比较了不同控制策略在实际运行中的表现。结果表明，CEM-MADDPG策略在温度控制精度、空调系统能效以及整体能量表现方面均优于其他方法。此外，为了进一步验证该方法的有效性，研究还对比了启发式方法、基于模型的优化方法和基于模型的强化学习方法，发现所提出的方法在多个关键指标上均表现出更强的适应性和优化能力。

本研究的创新点在于，首次将交叉熵方法与多智能体深度强化学习相结合，用于电动汽车热管理系统的优化。这一方法不仅提升了系统的控制精度，还有效解决了传统控制方法在复杂工况下的局限性。通过协调智能体和执行智能体的协同工作，系统能够在不同温度条件下实现高效的温度调节，同时优化整体能量消耗。此外，该方法还考虑了热管理系统的慢动态特性，避免了因控制频率过高而影响系统稳定性的风险。

在实际应用中，该方法可以广泛应用于电动汽车的热管理系统设计和优化。通过对协调智能体和执行智能体的合理配置，系统能够实现更精细化的温度控制，从而提高电动汽车的续航里程和整体能效。同时，该方法还具有较强的适应性，能够应对不同车辆运行条件下的温度变化，为电动汽车的热管理提供了一种全新的解决方案。

本研究的结论表明，基于多智能体深度强化学习的控制策略，特别是结合交叉熵方法的CEM-MADDPG方法，在电动汽车热管理系统的优化中展现出巨大的潜力。实验数据不仅验证了该方法在温度控制和能量效率方面的优越性，还为未来的热管理系统研究提供了新的思路和方法。此外，研究还指出，未来的热管理系统研究应更加关注系统的动态适应性和多目标优化能力，以实现更全面的性能提升。

为了进一步推动该技术的应用，研究还强调了在实际工程中对系统复杂性和计算资源的需求。虽然基于深度强化学习的方法在理论上具有较高的控制精度，但在实际部署时仍需考虑计算成本和实时性问题。因此，未来的热管理系统研究应更加注重算法的优化和计算效率的提升，以确保其在实际应用中的可行性。同时，还需要结合更多实际数据和应用场景，以验证和改进该方法的通用性和适应性。

总之，本研究提出了一种创新的多智能体深度强化学习控制策略，用于电动汽车热管理系统的优化。该策略通过协调智能体和执行智能体的协同工作，有效提升了系统的温度控制能力和能量效率。结合交叉熵方法，该策略在处理慢动态热管理过程时表现出更强的鲁棒性和优化效果。实验结果表明，该方法在多个关键指标上均优于传统控制方法，为电动汽车的热管理系统设计和优化提供了新的思路和方法。未来的研究可以进一步探索该方法在不同车型和运行条件下的适用性，以推动其在实际应用中的落地和推广。