前言

多源混合动力系统能量管理是实现新能源交通装备高效化与低碳运行的关键问题，目前已在新能源汽车、船舶及工程装备等领域得到广泛研究。然而，由于多动力源在动态特性与响应速度上存在差异，系统呈现出强耦合、非线性及多工况运行的特征，导致传统基于经验规则的能量管理策略在复杂工况下难以兼顾适应性与全局优化性能。

沙龙流程及内容

针对目前该领域难题，孙晓军老师向大家介绍了近年来以模型预测控制为代表的模型驱动方法，以及融合机器学习与强化学习的数据驱动方法。这种方法逐渐成为最优解决方案，并在多源协同调度与能量分配优化方面表现出更优性能。这类方法旨在从系统协同机制层面突破传统方法的性能瓶颈，为新能源交通装备的高效运行与智能化升级提供理论支撑。

随后，孙老师围绕核心主题对比了新能源汽车与船舶发展现状，明确二者迭代、类型、技术及趋势差异；拆解了两类交通工具混动系统的结构、部件及动力特点；解读了能量管理目标、算法与策略，说明其应用及局限，拓展多场景覆盖。

结语

活动最后，孙老师还总结了该领域科创融合、赛创融合的核心价值——将前沿理论研究与产业实际需求深度绑定，让多源混动能量管理的技术突破真正转化为装备效能提升的动力；通过竞赛平台激发创新思维，促使团队将实验室成果转化为可落地的解决方案，加速技术迭代与产业化进程。