Los vehículos eléctricos (EV) son tecnologías prometedoras de combustibles alternativos para reducir las emisiones vehiculares. Un marco de modelado en un sistema de vehículo eléctrico híbrido con un análisis conjunto de EV en modo de alimentación y frenado regenerativo es presentado. Los convertidores CC-CC bidireccionales (BDC) son importantes para la coincidencia de voltaje generalizada y efectivos para la recuperación de energía de retroalimentación. BDC conecta la primera fuente de voltaje (FVS) y la segunda fuente de voltaje (SVS), y un voltaje de bus CC en varios niveles es implementado. Los principales objetivos de este trabajo son el control coordinado de las fuentes de energía CC de varios niveles de voltaje, el flujo de potencia independiente entre ambas fuentes de energía y la regulación del flujo de corriente desde el bus CC a las fuentes de voltaje. La optimización del control de retroalimentación en el circuito del convertidor de HEV está diseñada utilizando una red neuronal artificial (ANN). Se demuestra la aplicabilidad del EV en la gestión de flujo de potencia bidireccional. Además, el modo de refuerzo/reducción de voltaje de doble fuente permite la gestión independiente del flujo de potencia entre las dos fuentes-FVS y SVS. En ambos modos de operación del convertidor, el rendimiento de conducción con una ANN se compara con un control proporcional-integral convencional. Las simulaciones ejecutadas en MATLAB/Simulink demuestran un bajo error en estado estacionario, sobrepico mínimo y tiempo de establecimiento con el controlador ANN.