随着汽车空调的广泛使用,在制冷和制热时空调的能耗占整车总能耗30%左右,成为整车能耗最大的附件。因此在控制空调系统的功率时,有必要从整车效率层面来考虑,而非孤立地调节空调系统的功率。针对这一研究目的,本文以纯电动城市客车为研究对象,研究包含空调系统的整车能量管理策略,从而降低整车能耗同时减少动力电池的容量损失。本文首先基于空调系统的原理设计了用于12米城市客车的热泵空调系统的仿真模型,并确定了部件的类型和结构参数。在AMESim的仿真环境中完成空调系统的搭建后,首先优化了工质的充注量,然后开展了不同环境因素下的仿真,并优化了各环境因素下的最优乘员舱内外换热器的风量,研究了空调系统的动态调节过程,最终基于神经网络得出了稳态下空调的输出制冷和制热功率与空调系统的输入电功率和内外换热器的进气温度的函数关系,并通过与现有文献的实验结果比对,分析并说明了该仿真结果的合理性。然后建立了纯电动城市客车的动力系统模型和乘员舱的热模型,以整车总电量最省为优化目标提出包含空调功率分配的能量管理问题的数学模型,设计了借鉴动态规划算法思路的离线最优化算法来求解该二维优化问题。利用所得到的空调制冷功率与其他因素的函数关系研究夏季制冷时的离线最优解,发现存在如下规律:1)当驱动电机功率较大时,可以减小空调的功率水平,但不关闭空调系统;2)当制动能量回收时,可以增大空调功率;3)客车到站开门前,可以将舱内温度调节至较高水平,从而减少车门开启后热空气涌入所带来的能量损失;4)尽量避免乘员舱内温度出现过低的情况,因为此时空调的能效比的绝对值低。最后基于夏季制冷时离线最优解中的规律,本文设计了基于规则的含空调功率分配的在线能量管理策略,该策略根据城市客车需要到站停车开门的特点,分段控制乘员舱内的温度。并在相同初始条件下与离线最优解对比,发现能节省的电量接近离线最优解,同时能减少的电池容量损失比离线最优解更高。将该在线策略应用于40多公里的工况中,与平均舱内温度相同的Bang-Bang控制对比发现:当中午时段空调功率大时能优化的百分比小,早晚时段优化的百分比最大,即降低整车能耗的范围为4～8%,同时减少电池容量损失的范围为4～7%。