摘要：随着新能源汽车普及率持续提升，现有能源管理系统难以适配复杂多变的行驶工况与多目标能量分配需求。本文设计基于深度学习的智能能源管理系统，融合长短期记忆网络、深度强化学习等核心算法，结合多源数据与动态优化策略，针对行驶工况、驾驶行为及环境状态构建分层分布式架构。实验验证，该系统可使燃料电池汽车燃油经济性改善 7.25%～19.23% ，插电式混合动力车废热利用率提升 40.6% ，同时延长电池寿命，为新能源汽车能源管理领域的创新发展提供技术支撑。

关键词

深度学习；新能源汽车；能源管理系统；性能优化；长短期记忆网络；深度强化学习

一、引言

全球汽车产业电动化转型加速，新能源汽车成为替代传统燃油车的核心方向。随着技术进步与市场规模化发展，续航里程不足、能量利用效率低、 制约其大规模推广。传统能源管理系统多采用规则控制或简单优化算法， 多变驾驶行为及动态环境的挑战。深度学习凭借强大的非线性映射、 上述问题提供了新路径。国内外研究已证实，深度学习可显著提升能源管理效率，本文从系统设计与性能优化两方面，探究基于深度学习的新能源汽车智能能源管理系统构建方案。

二、相关理论基础

（一）深度学习核心算法

深度学习作为机器学习的重要分支，通过多层神经网络模拟大脑工作机制，实现复杂模式识别与非线性系统建模，在新能源汽车能源管理中应用 长短期记忆网络（LS M）通过门控结构解决长序列依赖问题，在行驶工况预测、负荷需求预测及电池状态 现突出 在2.1%以内。深度强化学习（DRL）融合深度学习的感知能力与强化学习的决策能力，通过智能体与环境交 主学习最优策略，在在线能量管理与多目标优化中优势显著。卷积神经网络（CNN）具备强大的空间特征提取能力，适用于多源异构数据融合与图像信息处理，为能源管理提供丰富特征支持。

（二）能源管理关键目标

新能源汽车能源管理本质是多目标优化问题，需在相互冲突的目标间寻求平衡。核心目标包括最大化能量利用效率、延长电池使用寿命、保证车辆动力性能及控制尾气排放。该领域面临多重挑战：动态时变性要求系统对车辆状态、道路条件及环境因素的实时变化快速响应；多时间尺度特性需协调秒级功率分配、分钟级工况适应与月级电池老化等不同维度的优化需求；驾驶行为、交通状况及气候条件的不确定性，对系统鲁棒性提出更高要求。这些目标与挑战共同决定了能源管理系统的设计方向与优化重点。

（三）深度学习应用价值

深度学习为新能源汽车能源管理提供了高效解决方案，其应用价值已得到大量研究验证。北京理工大学团队基于离线强化学习的方法，经两次数据学习即可使系统最优性从88%提升至 98.6% 以上；浙江大学学者将神经网络与模型预测控制结合，使插电式混合动力车废热利用率增加 40.6% ，加热耗能减少 4.19% 。通过精准捕捉数据特征、自适应复杂环境及自主优化决策，深度学习能够突破传统方法的局限，有效提升能源利用效率、延长电池寿命并保障车辆性能，为智能能源管理系统的构建奠定核心技术基础。

三、系统架构设计

（一）整体架构构建

系统采用分层分布式架构，由感知层、决策层与执行层构成有机整体，实现从信息采集到指令执行的全流程智能化管理。感知层通过多源智能传感器，全面收集车辆状态（速度、 速度、电池SOC）、环境信息（温度、路况、交通流）及驾驶员操作（加速踏板、制动踏板动作）等数据， 理算法确保数据准确性与一致性后，传输至决策层。决策层作为核心，整合多种深度学习算法，分为工况预测 、能量分配与健康管理三大模块。执行层将决策指令分解为具体操作，通过高精度执行器与闭环控制，实现发动机控制、电机扭矩分配、电池充放电及热管理等功能，确保能量高效合理利用。

（二）车速预测模块设计

精准的行驶工况预测是能源管理前瞻优化的前提，系统采用改进的VBS-Net 模型实现车速精准预测。该模型基于优化后的VGG-Net 卷积网络结构， 融入双向长短期记忆神经网络（Bi-LSTM），有效捕捉车速序列的时空依赖关系。通过贝叶斯优化调整超参数 定最优参数配置，并针对短程预测中时间周期与输入序列长度对精度的影响进行优化。实验表明，该模型在实验室与真实工况下均表现出优异的预测性能，能够为能量管理策略的在线优化提供可靠的前瞻信息，为后续能量分配决策奠定基础，保障系统在复杂工况下的适应性与优化效果。

（三）核心决策模块设计

决策层核心模块采用多算法协同设计，确保决策的科学性与实时性。工况预测模块基于LSTM 网络，利用大量历史行驶数据与当前环境参数，实现短中期车辆运行状态预测；能量分配模块采用深度强化学习算法，以燃油经济性、电池寿命及车辆性能为核心目标，自主学习最优功率分配策略，无需依赖大量专家知识与精细系统建模；健康管理模块运用深度学习模型，实时监测关键零部件状态，分析车况并预判潜在问题，为预防性维护提供依据。同时，引入神经网络模型预测控制（DNN-MPC），融合神经网络非线性映射能力与模型预测控制的滚动优化特性，大幅降低计算复杂度，确保决策响应的实时性。

四、性能优化策略

（一）多目标协同优化

针对能源管理的多目标冲突问题，系统构建多目标协同优化框架，实现能耗最小化、电池寿命最长化与车辆性能最优化的平衡。在燃料电池混合动力汽车中，采用基于多目标优化的模型预测控制策略，兼顾氢气消耗、锂电池 SOC 状态与燃料电池使用率，使燃效较传统规则策略提升 7.25%～19.23% ，且在多种实车工况下保持良好的 SOC 维持特性。零排放车辆智能决策系统引入加权决策指数（DMI），将多目标问题转化为单目标决策，结合行驶路线规划计算交通影响度、CO₂排放量与充电成本，较人工决策节约66%充电成本，降低12%交通负面影响，全面提升系统综合性能。

（二）实时性与计算效率优化

为解决深度学习模型计算复杂度高、难以适配车载场景的问题，系统采用多种轻量化与加速推理技术。通过训练好的深度神经网络近似复杂 111 C 方法， 在保持与传统 NMPC 相当性能的同时，大幅降低计算负荷，经PIL 验证实 测控制，通过自适应分区方法将非凸功率损失函数拟合成凸二次模型，在保证优化性能的同时提升计算效率。引入分层决策机制，将复杂优化问题拆分为简单子问题，重庆大学DRL-LCC 层化控制模型实现每组控制指令输出时间仅 1.66ms，满足车载实时性要求。

（三）数据与模型优化

针对深度学习模型对数据质量的依赖及泛化能力不足的问题，系统采取多重优化措施。通过离线强化学习方法，减少对大规模标注数据的依赖，北京理工大学相关技术从少量数据中学习到近似全局最优策略，缓解故障数据、极端工况数据等稀缺样本带来的训练难题。采用迁移学习与领域自适应技术，提升模型在不同地区、季节及驾驶习惯下的适应性，增强泛化能力。结合模型压缩与轻量化技术，在保证性能的前提下降低模型复杂度，平衡车载计算平台的资源约束与算法需求，实现模型在车载环境的高效部署与稳定运行。

五、结论

本文设计的深度学习新能源汽车智能能源管理系统，经实验验证可改善燃料电池车燃油经济性、提升混动车废热利用率并延长电池寿命。虽面临数据、泛化性等挑战，但依托相关技术发展，未来将更智能高效，为新能源汽车产业提供核心支撑。

参考文献

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