The growing demand for efficient and sustainable electric vehicles (EVs) has accelerated research into hybrid energy storage systems (HESS), which combine the strengths of multiple energy sources such as batteries, supercapacitors and fuel cells. To ensure efficient power sharing, improved system performance, and increased system lifespan, the integration of effective energy management strategies (EMSs) is essential in such configurations. This review provides an overview of EMS applied to HESS-based EVs. Key strategies are categorized into rule-based, optimization-based, learning-based, and other approaches, each of which is introduced in terms of its architecture and control scheme. A comparative literature table is presented based on the recent publications to address the practical considerations of each method. Future prospects including the potential of artificial intelligence, real-time optimization, and next-generation storage technologies are presented. This paper aims to support ongoing research and practical applications by overviewing current advancements and discovering future prospects in energy management for HESS-based EVs.
Energy management strategies Control architectures Hybrid energy storage system Electric vehicles
Verimli ve sürdürülebilir elektrikli araçlara (EV’ler) yönelik artan talep, bataryalar, süper kapasitörler ve yakıt hücreleri gibi birden fazla enerji kaynağının güçlü yönlerini bir araya getiren hibrit enerji depolama sistemlerine (HEDS) yönelik araştırmaları hızlandırmıştır. Verimli güç paylaşımı, gelişmiş sistem performansı ve daha uzun sistem ömrü sağlamak için, bu tür konfigürasyonlarda etkili enerji yönetim stratejilerinin (EYS'ler) entegrasyonu esastır. Bu derleme, EV’lerde HEDS'e uygulanan EYS'ye genel bir bakış sunmaktadır. Temel stratejiler; kural tabanlı, optimizasyon tabanlı, öğrenme tabanlı ve diğer yaklaşımlar olarak kategorize edilmekte ve her biri mimarisi ve kontrol şeması açısından tanıtılmaktadır. Her bir yöntemin pratik yönlerini ele almak için son yayınlara dayalı karşılaştırmalı bir literatür tablosu sunulmuştur. Yapay zeka potansiyeli, gerçek zamanlı optimizasyon ve yeni nesil depolama teknolojileri de dahil olmak üzere geleceğe yönelik beklentiler sunulmaktadır. Bu makale, HEDS tabanlı EV’ler için enerji yönetiminde mevcut gelişmeleri gözden geçirerek ve gelecekteki beklentileri keşfederek devam eden araştırmalara ve pratik uygulamalara katkı sağlamayı amaçlamaktadır.
Enerji yönetim stratejileri Kontrol mimarileri Hibrit enerji depolama sistemi Elektrikli araçlar
Primary Language | English |
---|---|
Subjects | Electrical Energy Storage, Hybrid and Electric Vehicles and Powertrains |
Journal Section | Articles |
Authors | |
Early Pub Date | October 2, 2025 |
Publication Date | October 10, 2025 |
Submission Date | June 12, 2025 |
Acceptance Date | September 3, 2025 |
Published in Issue | Year 2025 Volume: 14 Issue: 4 |