Inspirado en el Toyota Mirai, este estudio presenta un enfoque basado en datos de alta fidelidad para la modelización y simulación de un tren motriz híbrido de celdas de combustible. Este estudio utiliza datos de evaluación técnica obtenidos del informe público del Laboratorio Nacional Argonne, modelando fielmente la mayoría de los subsistemas del vehículo como entidades basadas en datos. El marco de simulación se desarrolla en el entorno MATLAB/Simulink y se basa en un enfoque de dinámica de potencia, capturando interacciones no lineales y complejidades de rendimiento entre los diferentes elementos del tren motriz. Este estudio investiga las sinergias de los subsistemas y los límites de rendimiento bajo un ciclo de conducción combinado compuesto por los perfiles NEDC, WLTP Clase 3 y US06, que representan condiciones urbanas, extraurbanas y de autopista agresivas. Para emular la estrategia de seguimiento de carga del mundo real, se sintetiza un método de gestión y asignación de potencia de transición de estado. El método propuesto gobierna dinámicamente el flujo de potencia entre el apilamiento de celdas de combustible y la batería de tracción a través de tres estados operativos, permitiendo que la batería se mantenga dentro de sus límites asignados. Este marco de simulación ofrece un contraparte digital casi precisa y computacionalmente eficiente a un tren motriz híbrido comercial, sirviendo como una herramienta valiosa para fines educativos y de investigación.