1.一种能量管理方法，其特征在于，所述方法包括：

获取当前运动片段中汽车的工况特征参数，其中，所述工况特征参数包括：所述汽车在当前运动片段行驶花费的时间、行驶距离、最大速度、平均速度、最大加速度、最大减速度、驻车时间比例、加速时间比例、减速时间比例，所述汽车包括至少两个动力源；

根据所述工况特征参数，预测至少一个未来运动片段中汽车的未来工况特征参数；

根据所述未来工况特征参数，预测所述至少一个未来运动片段对应的长期动态工况，所述长期动态工况包括拥堵工况、正常工况、畅行工况；

基于所述长期动态工况，计算动态需求功率；

对所述动态需求功率，使用三阶Haar小波变换算法进行分解重构，得到高频功率分量和低频功率分量；

将所述高频功率分量和所述低频功率分量，根据设定的功率分配规则分配给所述汽车的各个动力源。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述工况特征参数，预测至少一个未来运动片段中汽车的未来工况特征参数，包括：将所述工况特征参数输入基于长短期记忆网络预测模型，输出所述至少一个未来运动片段中汽车的未来工况特征参数。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述动态需求功率，使用三阶Haar小波变换算法进行分解重构，得到高频功率分量和低频功率分量，包括：对所述动态需求功率，采用二阶采用方法进行分解，采用上采样方法进行重构，得到所述高频功率分量和低频功率分量。

4.一种能量管理装置，其特征在于，所述装置包括：

获取模块，用于获取当前运动片段中汽车的工况特征参数，其中，所述工况特征参数包括：所述汽车在当前运动片段行驶花费的时间、行驶距离、最大速度、平均速度、最大加速度、最大减速度、驻车时间比例、加速时间比例、减速时间比例，所述汽车包括至少两个动力源；

第一预测模块，用于根据所述工况特征参数，预测至少一个未来运动片段中汽车的未来工况特征参数；

第二预测模块，用于根据所述未来工况特征参数，预测所述至少一个未来运动片段对应的长期动态工况，所述长期动态工况包括拥堵工况、正常工况、畅行工况；

计算模块，用于基于所述长期动态工况，计算动态需求功率；

分解重构模块，用于对所述动态需求功率，使用三阶Haar小波变换算法进行分解重构，得到高频功率分量和低频功率分量；

分配模块，用于将所述高频功率分量和所述低频功率分量，根据设定的功率分配规则分配给所述汽车的各个动力源。

5.一种汽车，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述程序时实现如权利要求1‑3中任一所述的能量管理方法。

6.一种可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该程序被处理器执行时实现如权利要求1‑3中任一所述的能量管理方法。