增程式电动汽车作为新能源汽车的一种类型,具有结构简单、续航里程长、排放小的特点。但在实际运行过程中,发动机运行温度会影响整车能耗,且发动机运行温度与发动机启停和环境温度密切相关,此外,发动机启动和因环境温度产生的热需求也会带来额外的能耗。能量管理策略作为新能源汽车的关键技术之一,其作用是在发动机和电池之间合理的分配功率,是提高整车经济性重要手段。针对上述问题,本文开展了CS（Charge Sustaining）阶段考虑温度影响的增程式电动汽车能量管理策略研究,主要研究内容如下:（1）建立发动机油耗数值模型、发动机暖机过程中的油耗修正模型,以及发动机的润滑油温升模型。通过Rint模型来描述电池效率、电压、充放电内阻等性能参数的变化。综合燃油消耗、电能消耗来建立整车运行成本模型。在各个模型的基础上,建立基于确定性规则的能量管理策略,分析发动机暖机时间和启停情况。（2）针对发动机运行温度和连续启停会带来额外油耗的问题,在基于确定性规则能量管理策略的基础上,为提高工况的适应性,建立基于概率神经网络的工况识别模型。为降低温度对油耗的影响,利用遗传算法优化各个工况下的发动机工作下限功率、发动机工作上限功率、发动机启动时的SOC（State of Charge）值、发动机关闭的SOC值。为降低发动机启停次数,计算不同工况下、不同SOC状态下的发动机最小运行时间,提出一种考虑发动机运行时间的自适应能量管理策略。（3）为进一步提高整车经济性,提出一种考虑发动机温度影响的自适应ECMS（Equivalent Consumption Minimization Strategy）能量管理策略,通过分析发动机润滑油温度对等效因子的影响,得到了由工况、SOC、发动机润滑油温度三个参数来确定等效因子的Map图。为降低发动机启停次数,分析了SOC对惩罚因子的影响,并得到惩罚因子与SOC的关系图。（4）为满足整车制冷或制热需求,构建一种满足整车热需求的热管理系统。当环境温度较低时,可利用发动机余热来满足整车制热需求,通过提取出PMP（Pontryagin’s Minimum Principle）全局优化策略中不同制热功率下的发动机温升规律,研究了低温环境下的自适应能量管理策略。当环境温度较高时,采用双动力源空调压缩机,并分析该压缩机的节能潜力,之后联合考虑制冷功率和工况需求功率来确定压缩机的驱动模式,研究了高温环境下的自适应能量管理策略。