TD3-GAIL能量管理策略

训练收敛快32%

将生成对抗模仿学习与TD3深度强化学习结合，用离线动态规划轨迹提供专家引导，缓解冷启动问题，加速连续空间中的策略训练，并实现宏观功率分配与微观系统调节的统一控制。

Xueshun, Li · Jinghui, Xu · Juanzhang, Xie · Wang, Ziyi · Jinxu, Cai · Lanxin, Zhang · 赵拥军

Aerospace Science and Technology 2026

参数信息

训练收敛加速

32.2 %

总运营成本增加

1.22 %

技术优势

训练收敛快32%

GAIL利用离线动态规划轨迹提供专家引导，缓解冷启动问题并加速TD3在连续空间的训练。

运营成本贴近最优

通过协调燃料电池与电池的动态负载分配并精确调节压缩机压比，实现了接近离线DP基准的生命周期成本，增幅仅为1.22%。

抗高频负载扰动

该策略成功将燃料电池与严重的高频随机负载扰动隔离，展现出卓越的鲁棒性。

应用场景

• 燃料电池混合动力系统：实现多源功率分配与部件调控的统一优化，提升系统效率。
• 电动飞机能量管理：提供适应飞行剖面和高度变化的实时控制策略，降低运营成本。
• 混合储能系统：协调燃料电池与电池动态负载分配，延长部件寿命。
• 深度强化学习控制：利用专家轨迹引导缓解冷启动，加速策略在连续空间的训练。