随着国家对新能源汽车的全面推进,越来越多的汽车制造厂商也纷纷加入了新能源的市场争夺战。纯电动汽车(Battery Electric Vehicle,BEV)作为新能源汽车中最重要的一个类别,具有节能环保、噪音小等优势。在这些优势的前提下,充分提高汽车的经济性和智能化程度已经成为新时代的发展趋势。本文面向丘陵地区的纯电动汽车,在开展经济性分析的基础上,提出一种基于能量优化的自适应巡航控制(Adaptive Cruise Control,ACC)方法,既符合节能环保的时代主题,又满足新时代智能化的发展需要。首先,针对纯电动汽车的动力结构及参数,进行车辆的建模,主要包括纵向动力学模型、电机模型、电池模型以及车辆逆动力学模型等,这些搭建的模型作为算法构建及实验仿真的基础。其次,根据搭建的车辆模型,针对丘陵地区道路工况,基于动态规划算法(Dynamic Programming,DP),合理分配电机工作点,求解出能耗最低的全局最佳车速轨迹。同时,根据仿真车辆模型及其参数,计算对应经济车速。计算以全局最佳车速行驶消耗的能量,以及以经济车速及其附近车速行驶消耗的能量,并将计算得到的能耗进行对比,在实际道路坡度上验证动态规划算法优化车速的合理性。之后,为了分析丘陵地区坡度对汽车经济性的影响,在符合道路坡度设计要求的前提下,通过搭建具有不同代表性的虚拟坡度数据,考虑不同车速下,不同道路坡度变化对纯电动汽车的经济性影响,并在实际道路坡度上进行仿真。试验结果表明,针对不同坡度优化车速能够有效提高行车经济性。最后,为了使车辆能够按全局最佳车速轨迹行驶,本文将该车速作为自适应巡航控制的参考轨迹车速,开展自适应巡航控制算法的研究,实现考虑能量优化的自适应巡航控制。自适应巡航控制选用分层控制方式,上层控制器运用模型预测控制算法(Model Predictive Control,MPC),在搭建的两车纵向运动学关系的基础上,求解二次规划问题,完成输出期望加速度的求解。下层控制器根据车辆逆动力学模型,实现转矩分配的操作,完成自适应巡航系统的功能。试验结果表明,本文所提出的基于能量优化的自适应巡航控制方法,能够在实现自适应巡航控制的基础上,有效地降低能耗,从而提高山区行驶车辆的经济性及智能化程度,对研究纯电动汽车的节能化与智能化有重要作用。