基于ALEDE-TD3算法的质子交换膜燃料电池动态热管理策略优化研究

为解决质子交换膜燃料电池(PEMFC)热管理系统中传统控制方法响应慢、精度低及冷却系统寄生功率利用率不足的问题，研究人员提出了一种融合自适应学习与动态探索机制的ALEDE-TD3算法。该策略通过协调泵与散热器控制，显著降低温度超调（较TD3/DDPG/PID减少63.1%/87.4%/88.9%）和稳定时间（缩短46.7%/56.7%/59.1%），同时最小化寄生功率消耗，为清洁能源系统的高效运行提供了创新解决方案。

　　

在全球能源转型背景下，质子交换膜燃料电池(PEMFC)因其零排放和高效率成为实现联合国可持续发展目标(SDG-7)的核心技术。然而，PEMFC的热管理面临严峻挑战：传统PID控制难以应对非线性、多变量耦合的动态特性，导致温度超调、响应延迟及冷却系统寄生功率浪费。这些问题直接威胁电池寿命和能效，制约清洁能源技术的推广。

针对上述瓶颈，温州大学与福建省科技厅资助团队创新性地将深度强化学习(DRL)引入PEMFC热管理领域。研究者基于动态模型开发了ALEDE-TD3算法，该策略融合了双延迟深度确定性策略梯度(TD3)框架与自适应学习率衰减、动态探索机制，首次实现了散热器与冷却泵的协同控制。通过构建包含温度误差、寄生功率的多目标奖励函数，系统在温控稳定性与能耗优化间取得突破性平衡。相关成果发表于《International Journal of Hydrogen Energy》。

关键技术包括：1) 基于经验公式的PEMFC动态建模；2) 改进型TD3算法设计（含双Q网络、策略延迟更新）；3) 动态探索机制（噪声自适应调整）；4) 多参数联合优化（学习率衰减、Adam优化器调参）；5) 在连续阶跃负载和不规则动态负载场景下的仿真验证。

动态热管理模型构建
通过建立包含电堆、空气/氢气供应子系统的动态模型，精确刻画了PEMFC在真实工况下的非线性热行为。模型特别关注冷却系统寄生功率与温度响应的动态耦合关系，为后续DRL训练提供精准环境交互基础。

ALEDE-TD3算法设计
在传统TD3算法基础上引入三项创新：1) 动态探索机制通过噪声幅值自适应提升探索效率；2) 学习率指数衰减加速收敛；3) 优化器参数动态调整增强稳定性。算法框架包含Actor-Critic网络结构，利用优先经验回放技术解决样本利用率问题。

仿真结果分析
在动态负载测试中，ALEDE-TD3展现出显著优势：温度超调较基准算法降低63.1%-88.9%，平均稳定时间缩短46.7%-59.1%。更关键的是，其冷却系统寄生功率始终维持最低水平，验证了多目标优化的有效性。算法对电堆温度波动的抑制能力尤为突出，成功解决了传统方法在突变负载下的振荡问题。

结论与展望
该研究开创性地将自适应强化学习应用于PEMFC热管理，提出的ALEDE-TD3策略在控制精度、响应速度和能耗优化方面均设立新标杆。其价值不仅体现在提升燃料电池性能，更为可再生能源系统的智能控制提供了范式转移。未来研究可拓展至多电堆协同管理，并探索算法在实车环境中的部署可行性。作者团队特别指出，该方法的低计算开销特性（在i9-13900H平台实现实时运行）为其工业化应用奠定了坚实基础。