随着智能网联技术的快速发展，车辆能量管理正从传统的局部优化迈向车-路-云协同的全局智能决策，这对驾驶策略的精细化与预见性提出了更高要求。本书基于作者团队十余年的科研实践，系统梳理了新能源汽车节能驾驶领域的理论方法与关键技术。 本书特色鲜明，构建了完整的新能源汽车节能技术体系。内容涵盖动力系统建模、参数匹配优化、能量管理策略、预测控制方法以及在智能网联环境下的节能驾驶策略。全书共分7章，从新能源汽车的基本概念与分类入手，深入探讨动力系统构型及建模、参数匹配优化设计、多种能量管理策略（基于规则、基于优化和基于学习的方法），重点阐述了速度预测与SOC规划、考虑关键部件状态的预测型能量管理，以及在典型交通场景（如跟车、信号交叉口、车辆队列）下融合多源信息的节能驾驶策略。本书既注重理论模型的严谨性，又强调工程实践的可行性，特别是在智能网联环境下，将数据驱动的预测控制、车路协同等前沿技术融入节能驾驶解决方案中。 本书主要面向车辆工程、交通运输、能源与动力工程等相关专业的高年级本科生、研究生，可作为新能源汽车节能技术与控制方向的教材或教学参考书，同时也可供新能源汽车行业的工程技术人员、科研院所的研究人员，以及从事智能网联汽车、能量管理系统开发的专业人士阅读参考。

胡晓松，重庆大学教授、IEEE Fellow。发表学术论文150余篇，授权发明专利80余项。获国家教学成果二等奖、重庆市自然科学一等奖、重庆市科技进步一等奖等。聚焦新能源车辆动力系统优化与控制，与美国加州大学伯克利分校、斯坦福大学、密歇根大学、瑞士苏黎世理工大学、瑞典查尔莫斯理工大学等开展长期国际合作与交流。

前言
第1章　绪论 / 001
1.1　新能源汽车发展背景 / 002
1.1.1　概述 / 002
1.1.2　相关国家政策与文件 / 003
1.2　新能源汽车的概念 / 004
1.3　新能源汽车的分类 / 007
1.3.1　纯电动汽车 / 007
1.3.2　插电式混合动力汽车 / 009
1.3.3　燃料电池汽车 / 012
1.4　新能源汽车节能技术发展现状 / 014
1.4.1　新能源汽车动力系统构型优化 / 014
1.4.2　新能源汽车动力系统参数匹配 / 016
1.4.3　新能源汽车能量管理策略 / 018
1.4.4　智能网联环境下的节能驾驶控制 / 020
1.5　练习题 / 023
第2章　新能源汽车动力系统构型及模型构建 / 024
2.1　新能源汽车动力系统构型 / 025
2.1.1　纯电动汽车动力系统 / 026
2.1.2　串联式混合动力系统 / 029
2.1.3　并联式混合动力系统 / 031
2.1.4　混联式混合动力系统 / 035
2.1.5　能量分析建模 / 037
2.2　动力系统部件建模 / 039
2.2.1　发动机模型 / 039
2.2.2　电机模型 / 041
2.2.3　动力电池模型 / 042
2.2.4　传动系统模型 / 043
2.3　驾驶工况模型 / 046
2.3.1　标准驾驶工况 / 046
2.3.2　真实驾驶工况 / 048
2.3.3　交通流数据集 / 049
2.3.4　常见交通场景模型 / 050
2.4　练习题 / 051
第3章　新能源汽车动力系统参数匹配优化设计 / 052
3.1　纯电动汽车参数快速优化 / 053
3.1.1　纯电动汽车功率流分析及模型拟合 / 053
3.1.2　目标函数与控制策略框架 / 057
3.1.3　参数优化结果分析 / 059
3.2　双模功率分流构型动力参数匹配优化设计 / 066
3.2.1　双模功率分流构型模式性能分析与评价 / 066
3.2.2　基于分解的多目标进化算法的参数优化方法 / 078
3.2.3　基于NSGA-Ⅱ的多目标优化框架搭建 / 080
3.2.4　不同参数优化方法性能对比分析 / 082
3.3　混合动力汽车多层级联合优化方法 / 085
3.3.1　基于凸优化理论的协同优化方法 / 085
3.3.2　拓扑构型-部件尺寸-能量管理的联合优化方法 / 087
3.3.3　动力系统优化结果分析 / 088
3.4　练习题 / 092
第4章　新能源汽车能量管理策略 / 093
4.1　能量管理技术简介与分类 / 094
4.2　基于规则的能量管理策略 / 095
4.2.1　基于确定性规则的能量管理策略 / 095
4.2.2　基于模糊规则的能量管理策略 / 101
4.3　基于优化的能量管理策略 / 102
4.3.1　基于全局优化的能量管理策略 / 102
4.3.2　基于实时优化的能量管理策略 / 107
4.4　基于学习的能量管理策略 / 115
4.4.1　监督学习与无监督学习 / 115
4.4.2　强化学习 / 116
4.4.3　深度强化学习 / 118
4.4.4　实际应用的挑战和潜在解决方案 / 126
4.5　能量管理策略未来发展趋势 / 129
4.6　练习题 / 130
第5章　速度预测与SOC规划 / 132
5.1　速度预测 / 133
5.1.1　基于指数形式的速度预测 / 133
5.1.2　基于数据驱动的速度预测 / 133
5.1.3　速度预测案例分析 / 146
5.2　交通流预测 / 148
5.2.1　交通流及预处理基本理论 / 148
5.2.2　常用数据集 / 150
5.2.3　交通流预测案例分析 / 153
5.3　基于SOC规划的能量管理策略 / 157
5.3.1　基于时间域的SOC规划 / 157
5.3.2　基于空间域的SOC规划 / 166
5.4　练习题 / 168
第6章　考虑关键部件状态的预测型能量管理策略 / 170
6.1　考虑电池状态的混合动力汽车实时能量管理策略 / 171
6.1.1　电池的电-热-老化模型 / 171
6.1.2　考虑电池温度和寿命的混合动力汽车实时能量管理策略 / 177
6.1.3　电池低温预热策略 / 181
6.2　考虑电机热状态的预测能量管理策略 / 192
6.2.1　驱动电机热模型 / 192
6.2.2　感知电机热状态的预测能量管理策略 / 193
6.2.3　融合电机热保护机制的能量管理策略 / 195
6.3　练习题 / 196
第7章　融合交通信息的新能源汽车节能驾驶策略 / 197
7.1　车联网信息基础 / 198
7.2　跟车场景的节能驾驶策略 / 199
7.2.1　基于MPC的能量管理策略 / 199
7.2.2　基于MPC的多目标优化策略 / 208
7.3　信号交叉口场景的节能驾驶策略 / 212
7.3.1　信号交叉口路网模型及通过分析 / 213
7.3.2　PMP求解信号交叉口单车节能驾驶问题 / 217
7.3.3　考虑候车队列的节能驾驶问题 / 222
7.4　车辆队列行驶场景的节能驾驶策略 / 231
7.4.1　考虑风阻降低效应的车队协同控制策略 / 231
7.4.2　基于分布式优化框架的车队协同控制策略 / 235
7.4.3　融合寿命信息的汽车队列节能驾驶策略 / 241
7.5　练习题 / 244
参考文献 / 245