El rendimiento de los trenes de potencia de vehículos eléctricos (EV) depende de la capacidad de potencia de los componentes individuales, incluyendo el paquete de baterías, el motor y el motor eléctrico. Para garantizar la seguridad, la potencia máxima debe ser limitada considerando la restricción del componente más débil en el tren de potencia. Aunque existe una gran cantidad de trabajos que discuten la estimación del estado de potencia (SoP) para componentes individuales, no hay trabajos que consideren todos los factores limitantes de los componentes a la vez. Además, la investigación sobre cómo utilizar estos límites para ajustar el rendimiento a nivel de sistema ha sido escasa. En este documento, se utilizan los SoPs de los componentes para estimar el estado de funcionamiento (SoF) del tren de potencia del EV. El SoF se define como la máxima potencia de carga/descarga que puede ser suministrada y/o absorbida por el tren de potencia sin violar los límites de seguridad de sus componentes. Las estimaciones de SoP a nivel de componente se realizan utilizando varios algoritmos digitales basados en mínimos cuadrados recursivos (RLS) y filtros de Kalman (KFs), así como teniendo en cuenta condiciones limitantes específicas como la alta altitud de conducción y las temperaturas ambientales. Se considera un EV impulsado por un sistema de almacenamiento de energía híbrido basado en una batería/supercapacitor y un motor síncrono de imán permanente como caso de uso. Basado en la estimación del SoF del tren de potencia, proponemos dos esquemas de reducción de potencia para garantizar que se respeten los límites de seguridad del tren de potencia: control de crucero adaptativo y ajuste adaptativo de la sensibilidad del pedal. Los esquemas de reducción de potencia se introducen en un sistema de recomendación que se implementa en MATLAB/STATEFLOW. El sistema de recomendación proporciona retroalimentación asesorada al conductor para cambiar a un modo de conducción diferente para garantizar la seguridad. Los resultados de la simulación sobre un ciclo de conducción estándar utilizando MATLAB/SIMULINK y STATEFLOW muestran la efectividad del diseño propuesto tanto a nivel de componente como de sistema. El documento también propone un concepto de implementación para la integración del sistema de recomendación propuesto en el sistema avanzado de asistencia al conductor (ASAS).