本文探讨了基于深度Q网络(DQN)算法的燃料电池与动力电池混合动力汽车的能量管理系统。通过模拟实验验证该方法在车辆能耗和排放上的优化效果，为新能源汽车技术发展提供新的思路和技术支持。
在当前全球环保意识日益增强的背景下，燃料电池混合动力汽车作为一种高效且清洁的交通工具逐渐受到关注。这种车辆结合了燃料电池与动力电池的优势：前者通过高效的能量转换提供稳定电源，后者则可在需要时迅速释放大量电力。
然而，在如何优化这两种能源的有效管理和分配以实现最佳性能和能效方面仍存在挑战。本段落探讨了一种基于深度Q网络（DQN）的策略来应对这一问题。该算法结合了深度学习与强化学习技术，适用于处理复杂控制任务中的连续或大规模状态空间问题。
研究重点是燃料电池-动力电池混合动力汽车系统，在此框架下，燃料电池通过化学反应产生电能而电池则根据需要提供补充电力。通过对这两种能源的功率输出进行合理分配可以提高整体效率并延长使用寿命。
本段落提出以电池荷电量（SOC）作为关键参数的状态量，并将控制变量设定为燃料电池的输出功率。该策略不仅要求实时监测电池状态，还必须智能调节燃料电池的工作模式来适应各种行驶条件和驾驶需求。
为了验证此方法的有效性，进行了多场景下的仿真与实验研究，包括城市拥堵及高速公路等不同路况下对所提DQN管理策略进行测试评估其在能效、动力性能以及电池寿命等方面的性能表现。
同时讨论了实际应用中可能面临的挑战如确保算法实时性和可靠性等问题，并探讨如何保持系统在多样化驾驶模式和环境条件下的鲁棒性。这些研究有助于推动燃料电池混合动力汽车能量管理系统的发展和完善，为实现交通领域的绿色低碳转型提供技术支持。
5星
