本發(fā)明涉及一種基于深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)A3C算法的HEV能量管理方法，屬于新能源汽車領(lǐng)域。該方法包括：S1：根據(jù)工況的特征參數(shù)劃分車輛行駛標(biāo)準(zhǔn)工況；S2：計算整車的需求功率；S3：確定需要的狀態(tài)變量、動作變量以及獎勵函數(shù)；S4：建立A3C算法模型，設(shè)定環(huán)境?智能體模塊；S5：根據(jù)電池SOC以及需求功率的大小，設(shè)計并加入基于規(guī)則的發(fā)動機(jī)啟停策略；S6：環(huán)境?智能體模塊中分別加載不同類型的標(biāo)準(zhǔn)工況，通過不斷迭代試錯的學(xué)習(xí)方式訓(xùn)練算法模型中的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，當(dāng)總獎勵處于穩(wěn)定收斂狀態(tài)后結(jié)束訓(xùn)練過程，并且保存全局神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的持久化模型。本發(fā)明在保證燃油經(jīng)濟(jì)性的條件下實現(xiàn)對所有隨機(jī)工況的自適應(yīng)能力。