面对能源紧缺和环境污染的双重压力,兼备了传统发动机车辆的续驶里程和纯电动车辆的电能驱动清洁高效优点的增程式电动汽车受到了广泛的关注。增程式电动汽车拥有动力电池和增程器两个能量源,动力电池容量较大,可以利用外部电网进行充电,能够实现一定的纯电动续驶里程,增程器能够保证较长距离的行驶,是纯电动技术瓶颈突破之前的理想过渡车型。此外,智能信息系统的发展使得电动汽车能量管理控制有了更多的灵活性和节能潜力。本文针对基于智能交通信息的增程式电动汽车充电规划控制方法和能量管理控制策略进行研究,主要研究内容如下:根据增程式电动汽车的结构特点及性能参数设计目标,对目标车型的动力系统部件进行了匹配,在Matlab/Simulink中建立了增程式电动汽车的前向仿真模型,为开展能量管理控制策略研究和效果验证提供了仿真平台。结合增程式电动汽车的工作模式,提出了增程式电动汽车多工作点控制策略,基于阿特金森循环发动机的工作特点、燃油消耗曲线、发电机效率曲线和控制策略设计要求进行了工作点的选择及计算。在控制规则中引入功率迟滞环节以缓解发动机频繁波动,进行了增程式电动汽车多工作点控制策略的仿真分析。基于"车-路-网"系统及各类电动汽车的充电特点,构建了由行程时间、能量消耗和充电等待时间组成的综合阻抗评价指标体系,对基于交通信息的增程式电动汽车的充电规划控制方法进行研究。设计了增程式电动汽车充电规划控制方案,采用Dijkstra算法求取最优充电路径。建立了北京市海淀区部分区域路网模型,进行了纯电动续驶里程内的充电路径规划仿真分析和增程模式续驶里程内的充电路径规划分析。对基于交通信息的增程式电动汽车能量管理策略进行了研究。利用实时获取的交通信息并考虑交通信息的动态变化,采用遗传算法以油耗、电耗和电池充电倍率最小为优化目标对增程器多工作点控制策略的开启时机进行实时动态优化,在保证电池寿命的基础上,进一步提高了燃油经济性。完成TC1782开发板底层软件的开发,搭建硬件在环仿真测试平台,对增程式电动汽车多工作点控制策略和基于交通信息的增程式电动汽车能量管理策略进行了测试分析。