随着环境和能源问题日益严重,发展纯电动汽车成为全球汽车行业的共识,而混合动力汽车承担着由传统燃油汽车向纯电动汽车转化的过渡作用。混合动力客车作为公共交通工具,与混合动力汽车相比,不仅能缓解交通拥堵问题,也能减少人均污染物排放,具有较好的节能减排作用。针对混合动力系统多能量源的特点,合理的能量管理策略能够保证混合动力系统各部件协调运转,提高燃油经济性,是混合动力客车研究的关键技术之一。目前混合动力系统能量管理策略主要有基于规则的控制策略和基于优化的控制策略,本文结合两种控制策略的优点,设计出一种基于工况识别的能量管理策略。首先,针对合肥市混合交通的特点,采用主成分分析和模糊C均值聚类法构建出合肥市代表性城市工况,并基于工况和性能指标对实例样车进行关键部件的选型和参数匹配。其次,设计出适用于插电式混合动力客车特点的动态规划算法,计算全局最优能量管理策略,提取最优能量管理规则。然后利用LVQ神经网络进行工况识别,根据识别结果确定工作模式,每种工作模式下,采用全局最优能量管理规则对混合动力系统进行控制。最后,基于AMESim和Simulink联合仿真平台进行仿真验证,结果表明本文提出的能量管理策略控制效果较好。