Hoy en día, hay un enfoque creciente en mejorar la economía de los vehículos eléctricos híbridos (HEVs). Este estudio construye un modelo de marco para la optimización de parámetros de trenes de potencia híbridos en ciclos de conducción del usuario. A diferencia de la optimización bajo ciclos de conducción estándar, el ciclo de conducción del usuario aplicado encarna situaciones de conducción realistas, y los resultados de la optimización son más realistas. En primer lugar, se construye el ciclo de conducción del usuario con alta precisión basado en datos de conducción reales, lo que proporciona una base para el análisis de rendimiento del HEV. En segundo lugar, se construye el modelo de HEV con buena potencia y economía bajo ciclos de conducción del usuario. Finalmente, se propone un algoritmo de optimización de ballenas mejorado por múltiples estrategias (MIWOA), que puede garantizar una mejor economía del HEV en comparación con el algoritmo de optimización de ballenas original (WOA). La optimización de la economía del HEV se completa mediante MIWOA bajo ciclos de conducción del usuario, y se obtienen los parámetros económicos del vehículo híbrido que son más acordes con las condiciones de conducción reales del usuario. Después de la optimización, el consumo de combustible equivalente a 100 km (EFC) del HEV se reduce en un 5.20%, lo que mejora efectivamente la economía del vehículo. Este estudio demuestra la efectividad del método MIWOA en la mejora de la economía y contribuye con un nuevo pensamiento y método para la optimización económica del tren de potencia híbrido.