目前,纯电动汽车及其电池、电机等相关领域是世界范围内汽车行业的研究重点。但由于动力电池的能量密度低、充放电时间长等缺点,纯电动车辆的使用性能相比于传统燃油车辆仍存在着较大的差距。近年来,伴随着智能交通系统的快速发展,包括车车通信、车路通信等短距离实时无线通信信息,以及道路交通通行信息、天气变化信息等远距离交通信息,使得电动车辆能够实时获知周围车辆运动情况以及前方交通环境情况,有利于提高车辆对周围交通环境的感知能力,以实现合理的出行安排与行驶控制,从而提高电动车辆的使用性能。因此,针对基于信息通信技术的电动车辆的出行规划和行驶控制这两个典型领域,本文开展了网联电动车辆的出行规划与智能节能控制的相关研究。为优化出行过程中的多个驾驶目标,满足驾驶员的出行需求,考虑到出行目标、出行约束、出行策略间的强耦合关系,提出对电动车辆进行多目标多约束下的出行规划,并考虑到交通路网的随机性与时变性,提出利用赋时多目标蚁群优化方法对电动车辆进行出行规划,通过优化求解出行路径、出行速度、充电策略、电附件使用等多个出行要素,为电动车辆优选多目标意义下的出行方案。为降低电动车辆行驶过程中的能量消耗,基于无线通信信息获得前方车辆当前运动信息与运动行为模型,并基于经济性、安全性和舒适性指标,利用非线性模型预测控制理论,建立分布式电驱动车辆智能节能控制方法,利用前方车辆运动预测信息降低电动车辆的行驶能耗。为降低电动车队行驶过程中的总能量消耗,利用混杂系统理论对车辆关键参数进行识别,并利用混杂模型预测控制方法,建立了以降低车队能耗和增强安全性为目标的电动车队智能节能控制方法,并在不同信息输入、通信结构、通信信息、坡度变化等条件下对电动车队的智能节能控制效果展开研究。为验证所提出的电动车辆智能节能控制方法的有效性,基于动态驾驶模拟实验台建立解析模型预测控制方法,并进行了硬件在环实验,在标准工况下对智能节能控制方法的效果进行验证。实验结果表明相比于传统的不对前车运动进行预测的节能控制方法,所提出的基于前车运动预测的电动车辆智能节能控制方法能够有效的降低电动车辆的能量消耗。