A Deep Reinforcement Learning-Based Energy Management Strategy for Fuel Cell Hybrid Buses
2021 · International Journal of Precision Engineering and Manufacturing-Green Technology
저자
Chunhua Zheng, Wei Li, Weimin Li, Kun Xu, Lei Peng, 차석원 (Suk Won)
연구주제
Electric and Hybrid Vehicle Technologies
NTIS 과학기술표준분류
에너지/자원만에너지·환경·원자력 확장
가장 가까운 분류(기계 > 자동차/철도차량)가 에너지·환경·원자력 확장 범위 밖이다.
AI 연구 키워드·방법
에너지 관리 전략(EMS) 연료전지 열화 연료전지 하이브리드 차량(FCHEV) 하이브리드 전기버스
키워드 (OpenAlex)
energy management strategy deep reinforcement learning fuel cell degradation fuel economy prioritized experience replay dynamic programming comparison
초록
초록 없음
이 논문을 지원한 국가R&D 과제 (NTIS 성과)
| 연도 | 과제 | 부처 | 사업 | 수행기관 | NTIS 분류(1순위) |
|---|---|---|---|---|---|
| 2022 | 창의융합형 세계선도 기계공학 미래인재 교육연구단 | 교육부 | 4단계두뇌한국21사업(R&D) | 서울대학 | – |
인접 그래프
노드 hover = 이웃 강조 · 1회 클릭 = 고정 · 고정된 노드 다시 클릭 = 페이지 이동
이 문서와 연결된 페이지
교수 1
연구주제 1
Electric and Hybrid Vehicle Technologies
키워드 4
에너지 관리 전략(EMS) · 연료전지 하이브리드 차량(FCHEV) · 하이브리드 전기버스 · 연료전지 열화