混合动力汽车技术是解决当前能源短缺和环境污染问题的有效途径,在能量管理策略的辅助下,充分挖掘混合动力汽车的燃油经济性是一个非常重要的课题,因此能量管理策略在混合动力汽车的仿真与设计中有重大意义。以往的研究都以确定性系统参量模型为基础,没有考虑实际工况中系统参量的不确定性,如滚动阻力系数等。为此,本文通过对混合动力汽车系统的不确定性建模以及不确定性传播,将不确定性分析方法引入能量管理策略研究中,提出了基于实时优化的不确定性能量管理策略与基于全局优化的不确定性能量管理策略,提高了混合动力汽车的燃油经济性与系统鲁棒性。开展研究工作具体如下:（1）完成了混合动力客车系统建模及不确定性传播分析,可快速有效地获得车辆需求功率的不确定性。首先以某燃料电池混合动力客车为研究对象,建立其面向能量管理的仿真模型。其次分析客车系统不确定性来源并完成其不确定性建模。最后利用基于点估计和最大熵原理的不确定性传播方法快速获取给定工况下各时刻需求功率的不确定性,并通过蒙特卡洛法验证了其准确性和高效性。（2）发展了基于实时优化的不确定性能量管理策略,进一步挖掘了混合动力汽车的燃油经济性。在实现混合动力客车功率跟随能量管理策略后研究了基于等效燃油消耗最小理论（Equivalent Consumption Minimization Strategy,ECMS）的策略并实现其在混合动力汽车上的应用。通过蒙特卡洛模拟方法,在各控制时刻进行不确定性需求功率样本的生成、模拟和ECMS求解,并对求解结果进行统计分析获得最终的能量分配结果。仿真结果表明,基于实时优化的不确定性能量管理策略燃油经济性要优于功率跟随策略。（3）发展了基于全局优化的不确定性能量管理策略,提高了能量管理策略的实际应用能力。首先实现了动态规划在混合动力汽车能量管理中的应用。然后将需求功率不确定性传播结果引入,一方面结合动态规划求解的最优能量分配结果与不确定性传播结果,制定基于规则的不确定性分配方法,为车辆在实际行驶过程中实际需求功率偏离理论需求功率时提供了有效解决方案,提高了能量管理策略的实际应用能力。另一方面在理论研究中通过蒙特卡洛模拟,生成多组符合不确定性需求功率概率分布的随机模拟工况,通过动态规划分别求解各个随机模拟工况的全局最优能量分配,并对结果进行统计分析。仿真结果表明,其燃油经济性略高于基于实时优化的不确定性能量管理策略和功率跟随策略。