电动公交车作为新能源汽车领域中重要的一员,逐渐成为我国绿色交通大力发展的对象。由于现阶段电池技术的制约,单一储能装置的电动汽车在续航里程和循环寿命等方面还存在着一定的局限性。超级电容作为新型储能装置,具有功率密度高、充放电速度快、循环寿命长等优点,与动力电池组合成复合电源,可以有效弥补单一储能装置的缺陷。本文将对电动公交车复合电源系统的建模及能量控制策略展开研究。本文通过对几种常见动力电池的优劣势进行分析,选择安全性更高、循环寿命更长的磷酸铁锂电池作为本文的研究对象,并对磷酸铁锂电池的充放电特性、容量内阻特性、效率特性和循环寿命等工作特性进行详细分析。同时,也对超级电容、DC/DC变换器的结构原理和工作特性进行分析。本文针对电动公交车频繁起停和负载变化大的工况特点,提高动力电池模型仿真精度,设计了基于BP神经网络的电池SOC估计算法,首先对动力电池SOC影响因素及几种典型估计算法进行分析,然后对BP神经网络结构原理进行研究,建立本文磷酸铁锂电池SOC神经网络估算模型并进行训练,通过仿真验证BP神经网络可以有效提高动力电池SOC估算的精度。然后,对复合电源几种拓扑结构进行分析,选择了兼具高效性与主动性的超级电容串联DC/DC变换器再与动力电池并联的结构,并结合电动公交车具体的运行工况,对复合电源工作原理及运行模式进行了分析。通过对动力电池及超级电容几种等效模型的对比,基于Matlab/Simulink建立了动力电池、超级电容、DC/DC变换器和功率总线的仿真模型,并以此为基础建立了复合电源系统仿真模型。根据电动公交车实际运行工况,结合复合电源的控制目标,本文设计了逻辑门限控制策略,并在此基础上设计了基于动力电池SOC优化的模糊控制策略,详细制定了两种控制策略的设计方案及控制规则,并在Matlab/Simulink中建立了仿真模型。然后,在Advisor仿真软件中对复合电源模型、控制策略模型及整车参数进行设置,选取了能反映电动公交车实际运行的中国典型城市公交车行驶工况进行仿真分析。通过仿真结果可以看出,复合电源中超级电容充分发挥“削峰填谷”的作用,可以有效避免动力电池频繁大电流充放电,提高制动能量回收效率。优化模糊控制策略与逻辑门限控制策略相比,可以进一步减小动力电池峰值电流,延长使用寿命。