【ZiDongHua之“自动化学院派”收录关键词：农机装备 智慧农业 储能系统】
 
　　团队成果|中国农业大学余强教授团队在农机装备电气化节能控制优化领域发表重要成果
 
 
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　　成果展示
 
　　近期，中国农业大学信息与电气工程学院余强教授团队在国际电气能源领域顶级期刊《Energy》（IF9.0）上发表了题为《融合运行信息识别与深度强化学习的电动拖拉机双层自适应节能控制策略》（Dual-layer adaptive power management strategy for E-tractor incorporating operating information and deep reinforcement learning）的研究。该研究针对电动拖拉机续航性能和经济效益提升面临的瓶颈问题，提出了一种新颖的自适应节能优化方法，为电动拖拉机节能优化控制及动力系统的优化研究提供了新思路。
 
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　　引言
 
　　随着全球环境保护和可持续发展意识的提升，智慧农业和精准农业已成为农业现代化的重要发展方向。作为农业运输关键设备，电动拖拉机凭借其低排放、高效率和环保优势，被广泛认为是传统燃料拖拉机的理想替代方案。然而，电动拖拉机在动力系统设计上仍面临多重挑战，尤其是在农田作业过程中如何快速响应不断变化的负载需求，同时保持高效的能源利用率。传统的锂电池系统虽然能量密度高，但其响应速度较慢，且输出功率无法满足大功率需求，导致电池老化加速并增加使用成本。为此，混合储能系统（HESS）通过功率削峰填谷的优势，能够在提供长期能源的同时，满足快速、高功率需求。尽管如此，实现自适应功率分配并在经济性、功率平衡与能效之间进行多目标优化，依然是电动拖拉机系统设计中的一个重大挑战。本文提出了一种基于运行工况识别与深度强化学习的双层自适应节能控制策略，与传统的节能控制策略主要聚焦于单一目标（如能效或电池寿命）不同，本研究构建了一个多目标优化框架，综合考虑了电动拖拉机在作业过程中的续航性能、经济效益和功率平衡等多个关键指标。融合了深度强化学习和实时工况识别技术，不仅能够优化能源利用效率，还能够突破现有动力系统设计的瓶颈，为电动拖拉机节能优化策略的研究奠定了理论基础。
 
　　03
 
　　图文导读
 
　　研究团队基于犁地耕作作业条件，构建了电动拖拉机的实际工况数据集，并通过K-means聚类算法和LVQNN（学习向量量化神经网络）网络，开发了高精度的实时工况识别系统。该识别方法的准确率超过98%。这种基于工况数据的实时识别不仅为电动拖拉机的智能控制提供了重要支撑，还能够实现更加精确的节能调度。与传统节能控制策略仅关注能效不同，本研究提出了融合续航性能与经济效益的多目标优化框架。与此同时，为进一步提高深度强化学习（SAC算法）在电动拖拉机节能控制中的训练效率，研究团队采用了Z-score归一化方法，对状态、动作和奖励信号进行优化处理，进一步提升了SAC算法训练的收敛速度和稳定性。
 
 
　　Fig.1田间耕作作业工况数据构建方法.
 
　　Fig.2工况作业条件识别框架.
 
　　在此框架基础上，研究团队结合实时工况识别结果，基于马尔科夫决策过程（MDP）理论，构建了适用于农业耕作环境的电动拖拉机双层自适应节能控制策略。研究成果表明，该策略相比传统功率管理系统（PMS）在保障单次作业里程的同时，能够使系统综合运营成本降低13%，并有效减少电池峰值瞬态功率和峰值瞬态电流输出，分别降低了11.61%和17.14%。此外，工况模式识别方法的应用使得节能控制策略的优化过程更加高效，减少了70%的SAC训练时间，极大提升了整体系统的实用性。
 
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　　课题相关介绍
 
　　该论文由中国农业大学信息与电气工程学院与中国农业大学工学院团队合作完成。中国农业大学信息与电气工程学院余强教授为论文通讯作者，中国农业大学信电学院2022级博士研究生何雄林为学生第一作者。论文受到国家电网公司科技项目（SGHL0000YXJS2310165）与中央高校专项资金的大力资助与支持。
 
　　文章信息
 
　　He X.,Yu Q.,Jiang Z.,et al.(2025).Dual-layer adaptive power management strategy for E-tractor incorporating operating information and deep reinforcement learning.Energy 319:134942.https://doi.org/10.1016/j.energy.2025.134942
 
　　团队信息
 
　　余强，男，工学博士，电动农机研究与应用团队负责人，现任中国农业大学信息与电气工程学院教授/博士生导师，研究生院院长助理、电气工程系副主任，山东东营电力助农科技小院院长，首席科学家，中国农业大学杰出人才计划获得者、中国科学院青年创新促进人才计划获得者、中国可再生能源协会太阳能热发电专委会委员，长期从事太阳能光伏/光热发电技术、农机电气化与节能优化、农村配电网优化控制等方向研究。先后主持和参加多项国家科技部（863、973、国重计划）、国家自然科学基金、北京市自然科学基金、北京市科委、国网公司等科技项目。到目前为止，在国内外发表学术论文60余篇，主持和参与编写学术及科普专著6部。荣获科技部“十一五”国家科技计划执行优秀团队奖、科技部“创新团队奖”以及中国国家知识产权局颁发的“中-法团队合作创新奖”等；（E-mail：yuqiang_21st sina.com）.