从整车角度统筹车辆发动机、空调、电池、电机等相关部件的匹配、优化与控制，有效解决整车热相关问题，对降低电动汽车汽车能耗、提升整车续航里程具有重要意义。春秋季节通常要用到除雾模式，用来既保证舒适性，同时避免车窗结雾，如何减少除雾模式下能耗是电动汽车热管理系统优化的关注点之一。用于电动汽车压缩机的永磁同步电机，其无位置传感器控制策略事关电机高效低转速控制问题，需要制定合适的控制方案。汽车空调对尾气排放有重大影响，传统的汽车空调制冷剂R134a因对环境的破坏即将面临淘汰，所以亟需对现有汽车制冷剂进行替代。

从虚拟仿真和实物验证两个纬度，研究能量的转移和传递过程，使得整车在不同的使用场景下能量利用率最高。通过对电动汽车车窗起雾及空调运行不同除雾模式进行研究，确立电动汽车高效除雾策略并分析其能耗。在永磁同步电机数学模型和矢量控制技术的基础上制定了永磁同步电机无位置传感器控制方案，并通过优化改进跟踪效果。筛选出合适的替代制冷剂并分析其较传统制冷剂的性能表现，对仿真数据进行分析计算以找寻降能耗的改进方案。

基于Amesim仿真软件构建整车能量流模型预测平台，分析整车能量流分布规律及零部件的降能耗提升方向，并进行实车验证。研究了电动汽车车窗玻璃起雾及除雾的问题，包括起雾的机理、影响因素、判断标准和电动汽车除雾模式的方法、策略、效果和能耗等方面。制定了基于高频电压注入法的永磁同步电机无位置传感器矢量控制方案，能较好地跟踪电机转速和转子位置。选择CO₂和R1234yf为新型替代制冷剂，通过Dymola建模仿真分析，验证了CO₂作为替代制冷剂的可行性并提出了改进系统压缩机等组件的方案。