Vorschriften für emissionsfreie Personenkraftwagen erscheinen am Horizont, und batteriebetriebene Elektrofahrzeuge (BEV) sind die wichtigste Lösung auf dem derzeitigen Markt. Sowohl die Wissenschaft als auch die Industrie konzentrieren sich darauf, ihre Reichweite zu erhöhen. Einer der wichtigsten Ansätze ist die Verringerung des Energieverbrauchs. Jüngste Studien haben gezeigt, dass die Zwei-Antriebs-Topologie und die Multi-Speed-Topologie dazu beitragen. Es liegt nahe, beide Konzepte zu kombinieren und eine Zwei-Antriebs-Multi-Speed-Topologie für BEVs zu entwickeln. Da diese Topologie mehr als einen Freiheitsgrad hat, ist eine Online-Energiemanagementstrategie (EMS) erforderlich, die die Drehmoment-Sollwerte der beiden Elektromotoren und die Zielpositionen der Getriebe steuert, um das Potenzial zur Senkung des Gesamtenergieverbrauchs in realen Anwendungen zu nutzen. Es gibt zahlreiche Studien über EMS für BEVs und Hybrid-Elektrofahrzeuge. Die überwältigende Mehrheit von ihnen geht von der gleichen Annahme aus: Schaltvorgänge sind vernachlässigbar. Basierend auf den Statistiken über die Schaltdauer sind die Schaltvorgänge der gängigsten Getriebe auf dem heutigen Markt zu lang, um für ein EMS mit einer Betriebsfrequenz von mindestens 1 Hz ignoriert zu werden. Wie kann ein EMS entwickelt werden, das die Schaltvorgänge berücksichtigt? Nehmen wir an, dass ein EMS entwickelt wird. Es steuert den Antriebsstrang zugunsten eines niedrigen Energieverbrauchs, und die Teile und Komponenten werden entsprechend belastet. Einige Teile könnten schneller ermüden und ausfallen als andere, und zwar nicht wegen einer schlechten Konstruktionsdimensionierung, sondern wegen übermäßiger Nutzung. Was kann ein EMS tun, um ein solches Extremszenario zu verhindern? Gibt es darüber hinaus eine allgemeine Methode zur Entwicklung von EMS für BEVs mit mehreren Antrieben? Diese Arbeit beginnt mit der Entwicklung eines Online-EMS für ein BEV mit zwei Antrieben und mehreren Geschwindigkeiten mit dem Namen „Speed4E“ und zielt darauf ab, die zuvor aufgeworfenen Fragen zu beantworten. Es wird ein prädiktives EMS im Rahmen einer modellprädiktiven Steuerung entwickelt. Es wird ein hybrides System vorgeschlagen, das die Schaltvorgänge berücksichtigt. Auf der Grundlage dieses Systems und des Hybrid-Minimum-Prinzips werden ein Löser und seine Algorithmen entwickelt. Das Prinzip wurde wegen seiner Genauigkeit und geringen Zeitkomplexität gewählt, den beiden wichtigsten Eigenschaften eines Online-EMS. Die Minimierung des momentanen Hamiltonianers im Prinzip wird mathematisch analysiert. Es werden mehrere Lemmata aufgestellt, die die Zeitkomplexität erheblich reduzieren. Im Vergleich zu einem EMS, das den momentanen Energieverbrauch minimiert und Schichtprozesse ignoriert, reduziert das prädiktive EMS den Energieverbrauch im Worldwide Harmonized Light Vehicles Test Cycle (WLTC) um 0,26 % und die Schichtanzahl um 63,41 %. Das hybride System, das prädiktive UMS und die mathematische Analyse sind, soweit dem Autor bekannt, die ersten ihrer Art. Es wird eine neue multikriterielle Betriebsstrategie (MCOS) vorgeschlagen, die die Lebensdauer des Antriebsstrangs berücksichtigt. Dank des Hybridsystems wird der Einfluss der Schaltvorgänge auf die Ermüdung berücksichtigt. Das MCOS verlängert die Lebensdauer des Antriebsstrangs um ein Vielfaches, geht aber zu Lasten des Energieverbrauchs. Ein allgemeiner elektrischer Antriebsstrang mit mehreren Antrieben (mindestens zwei) und mehreren Geschwindigkeiten wird vorgeschlagen. Sein Hybridsystem wird formuliert. Das Prinzip wird angewandt, um die Optimalitätsbedingung herzustellen. Es wird gezeigt, wie man bestimmte Mengen und den Probenraum in der Formulierung modifizieren kann, um das allgemeine Modell und das Problem für bestimmte elektrische Antriebsstränge zu haben. Es wird ein einheitlicher Rahmen für den Entwurf von EMS für den allgemeinen elektrischen Antriebsstrang mit mehreren Antrieben vorgeschlagen, in dem die für das prädiktive EMS entwickelten Algorithmen angewendet werden können.