在能源危机与环境污染进一步加剧，全球汽车保有量的持续攀升的大背景下，开发节能环保的新能源汽车成为各国政府和汽车工业的当务之急。混合动力汽车以发动机和电动机作为动力源，结合了传统汽车行驶里程长、动力性好，以及纯电动汽车节能环保的优点，十分适合作为公交车运行在城市道路上。　　目前混合动力公交车已经开始在国内推广，然而这些公交车由于实际运行工况与设计能量管理策略时采用的期望运行工况不同，节油效率始终达不到预期。因此，本文提出了三种混合动力公交车的能量管理策略，来提高混合动力公交车的节油效率。本文的主要研究成果如下:　　(1)根据混合动力公交车沿着固定路线行驶的特点，提出了一种位置相关的能量管理策略。利用公交车运行的历史数据，构建了一个与位置相关的非齐次Markov车速转移模型，结合车辆的系统模型，将混合动力汽车能量管理问题转化为一个Markov决策过程(MDP)，并通过动态规划的方法对该问题进行了求解。同时，将依状态反馈的最优控制作用保存在一个可查找的表中，使能量管理策略可以实时获取。仿真结果表明，该方法可以有效提高混合动力公交车的燃油经济性、减少污染排放。　　(2)针对基于MDP的能量管理策略只能离线求解，不能自动适应于公交车具体运行工况的问题，提出了一种自学习能量管理策略。利用动作值函数(action-value function)近似以及Q-learning算法来获得适应于公交车具体运行工况的能量管理策略。仿真结果表明，该方法可以有效提高燃油经济性。最后讨论了相比于基于MDP的策略，该自学习方法对性能指标的影响，以及两种方法的优缺点。　　(3)针对目前混合动力汽车能量管理策略研究中忽略驾驶员行为的现状，尝试将驾驶员模型引入能量管理策略的设计中。采用多模型方法构建了驾驶员模型框架，并利用历史数据完成相关模型参数的辨识，仿真验证表明，得到的驾驶员模型可以很好地预测车辆的未来运行速度。最后将驾驶员模型作为预测模型应用到混合动力汽车能量管理策略的设计中。