하이브리드 전기자동차(HEV)의 예측 에너지 관리(PEM)는 미래 정보가 포함되는 경로 최적화의 어려운 문제이다. 대부분의 선행 연구는 미래 정보를 나타내는 매개변수를 선택하기 위한 직관적 방법을 제시해 왔다. 그러나 이러한 직관적 방법은 이론적 분석이 부족하며 전역 최적성을 보장하지 못한다. 본 연구는 PEM 문제를 해석적으로 풀어 거의 최적에 가까운 효율성을 보장할 수 있다는 새로운 관점에 기반을 둔다. 핵심 아이디어는 최적제어 원리에 따라 경로 최적화 문제를 2차 계획법(QP) 문제로 재구성하는 것이다. 원래 문제와 QP 문제의 동등성은 이론적으로 도출된다. 제안하는 PEM 전략은 이후, 최적 제어 입력을 얻기 위해 모든 샘플링 시간마다 QP 문제를 풀어 구현한다. 원래 문제는 전체 미래 경로에 대한 정보를 요구하는 반면, 이는 정확히 예측하기 어렵다. 반면 QP 문제는 뭉치형(lumped) 매개변수, 즉 미래 경로의 각 구간에 대한 에너지 요구량과 시간 지속시간만을 필요로 한다. 이러한 뭉치형 미래 주행 매개변수는 차량 연결성을 통해 얻은 정보를 활용하여 예측될 수 있다. 실제 주행 시나리오에서 얻은 시뮬레이션 결과는 제안된 PEM 전략이 질적으로나 양적으로 전역적으로 최적해에 매우 근접한 제어 결과를 실시간으로 제공함을 보여주며(2 ms 이내), 최적성 손실은 단 0.14%에 불과하다.