本发明公开了一种燃料电池电动汽车用能量管理方法，该方法在预先处理过程中将已有工况拆分成微行程单元，并通过聚类算法对微行程单元进行分类，再根据该分类结果，采用多目标优化遗传算法分别在不同的类别下对模糊逻辑控制器的控制参数进行寻优，并建立优化参数库；在电动汽车实际运行过程中，该方法通过学习向量量化神经网络对当前行驶工况所属的分类进行识别，并从优化参数库中调取对应分类下的控制参数，以实现优化控制的过程。本发明克服了现有的基于规则能量管理方法难以达到优化效果、对复杂工况适应能力较差等不足；同时通过尽可能减少燃料电池输出功率的波动情况以延长燃料电池的使用寿命，具有一定的工程意义与实用价值。