摘要： 合适的能量管理策略能够有效提升混合动力汽车续驶里程，通过 Ｍａｔｌａｂ／Ｓｉｍｕｌｉｎｋ搭建整车模型，对 Ｐ２．５构型的双动力源插电式混合动力汽车（ＰＨＥＶ）工况识别的能量管理策略展开研究。选取 １９个国内外典型循环工况，根据工况特征用层次聚类分析法将其划分为 ３类，建立支持向量机工况识别模型，采用鲸鱼算法对其进行优化，仿真结果表明，优化后工况识别模型识别准确率可达 ９７．９０５％，与优化前相比，提高了 ２１．６４６％。结合在线工况识别模型，通过神经网络学习不同工况类别下动态规划能量管理策略的功率分配结果，将离线学习结果应用于在线控制中，制定基于工况识别的能量管理策略。仿真结果显示，与电量消耗 －电量维持（ＣＤＣＳ）策略相比，基于工况识别的能量管理策略经济性提升了 ７．６２％。

关键词: 插电式混合动力汽车；能量管理策略；工况识别；动态规划；神经网络

中图分类号: 

• Ｕ４６１．８