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학술저널
저자정보
안태욱 (금오공과대학교) 임완수 (성균관대학교)
저널정보
한국자동차공학회 한국자동차공학회논문집 한국자동차공학회논문집 제32권 제11호
발행연도
2024.11
수록면
917 - 924 (8page)
DOI
10.7467/KSAE.2024.32.11.917

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Batteries and supercapacitors are gaining attention as energy sources for electric vehicles due to their complementary characteristics in energy density and power density. To effectively utilize the advantages of each energy source, a hybrid energy management system that can distribute the required power between batteries and supercapacitors is essential. This paper proposed a reinforcement learning-based hybrid energy management system and a reward function that enhances a battery’s state of health(SOH). Simulation results demonstrate that the suggested energy management system (EMS) maintains higher battery SOH than existing EMSs.
#Battery(배터리) #Electric vehicle(전기자동차) #Hybrid energy management system(하이브리드 에너지 관리시스템) #Reinforcement learning(강화학습) #Supercapacitor(슈퍼커패시터)

목차

Abstract
1. 서론
2. 제안한 하이브리드 에너지 관리 시스템
3. Agent 학습
4. 결론
References

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