燃料电池效率高、无污染,是电动汽车的理想能源,但其动态响应较慢,功率特性较软,需将其与蓄电池或超级电容等新型储能设备相结合,组成复合储能燃料电池系统。目前,最具前景的复合储能燃料电池系统是由燃料电池、蓄电池和超级电容组成的三能量源系统。这种混合系统能充分发挥各部件优势,但同时会增加系统控制难度。另外较短的能量源寿命及高昂的系统生产成本是阻止其商业化的主要原因。本文以三能量源系统为研究对象,综合考虑车辆能耗及能量源寿命,进行了三能量源系统参数匹配分析优化和能量管理策略研究。具体研究内容如下:（1）确定了三能量源系统构型方案,分析了燃料电池、蓄电池、超级电容等部件特性,建立了包含燃料电池及锂电池寿命衰减模型的三能量源系统Matlab/Simulink仿真模型。（2）综合考虑车辆能耗及能量源寿命,利用动态规划（DP）策略分析了不同工况下不同参数配置及不同控制策略对车辆综合运行成本的影响。利用遗传算法对三能量源系统进行参数匹配优化,以综合工况下车辆综合运行成本最低为优化目标,得到了DP策略下三能量源系统最优参数配置。（3）针对三能量源系统制定规则策略时,探索了能量源提供功率先后顺序对车辆能耗经济性及能量源寿命的影响。并基于不同加速度下能量源提供功率顺序的分析,提出了一种基于车辆状态识别的自适应规则策略。基于灵敏度分析了自适应规则策略中众多控制参数对车辆综合运行成本的影响,并利用遗传算法对关键控制参数进行了优化。通过优化前后仿真结果对比分析验证了自适应规则策略及灵敏度分析的可行性与有效性。（4）为提高超级电容利用率,延长燃料电池及电池寿命,基于DP策略规律分析设计了多目标分层能量管理策略。在上层策略中,利用广义回归神经网络学习DP策略下超级电容输出功率与需求功率的规律,根据离线学习结果获得超级电容输出功率。在下层策略中,燃料电池和电池的功率利用ECMS策略进行分配,等效因子根据各工况DP策略下各部件最优控制参数计算获得。仿真结果验证了该策略的有效性。为进一步提升分层能量管理策略的性能,利用车速预测结果对其进行了优化,仿真结果表明,优化后的分层能量管理策略在车辆综合经济性方面有所提升。