1.一种基于等效消耗最小策略的燃料电池汽车在线能量管理方法，其特征在于，包括：步骤1：获取燃料电池混合动力汽车在历史行驶过程中的多维路况信息；

步骤2：基于燃料电池混合动力汽车的动力系统结构，建立燃料电池混合动力汽车整车动力系统模型；所述燃料电池混合动力汽车整车动力系统模型包括：整车动力学模型、燃料电池氢耗模型和效率模型和动力电池模型；

步骤3：以总的耗氢量为目标，建立目标函数，并确定状态变量和控制变量所受的约束条件；基于庞特里亚金极小值原理，由目标函数建立哈密顿函数，用打靶法对步骤1中获得的燃料电池混合动力汽车在历史行驶过程中的多维路况信息求解，获得最优协态变量及其对应的车辆状态信息，对应的车辆状态信息包括：车辆速度、SOC轨迹和需求功率；

步骤4：将步骤3得到的最优协态变量以及对应的车辆状态信息作为样本集训练基于LSTM的最优协态变量预测模型；

步骤5：利用步骤1获得的道路交通信息通过基于LSTM的车速预测模型在线预测本车未来1s、2s、3s、4s、5s的车速；所述基于LSTM的车速预测模型以步骤1获得的道路交通信息作为模型输入，本车车速作为模型输出；

步骤6：利用步骤4训练好的基于LSTM的最优协态变量预测模型在线实时预测最优协态变量；

步骤7：根据庞特里亚金极小值原理与等效消耗最小策略关系，由步骤6中获得的最优协态变量求得最优等效因子；所述庞特里亚金极小值原理与等效消耗最小策略关系为：式中，S(t)为自适应等效因子， 为氢的低热值，UOC为动力电池开路电压，Qbat为动力电池容量，λ(t)为协态变量；

步骤8：基于等效消耗最小策略，以实时的总能量消耗最小为目标，建立目标函数，所述目标函数为：式中， 为等效耗氢量； 为动力电池荷电状态变化率； 为氢气消耗率；

将步骤7中获得的最优等效因子应用于所述目标函数，求得使目标函数最小的最优解为燃料电池和动力电池之间的最优功率分配。

2.根据权利要求1所述的一种基于等效消耗最小策略的燃料电池汽车在线能量管理方法，其特征在于，所述多维路况信息包括：车速、加速度、前车速度、前车加速度、道路坡度以及路线中途经的交通灯信息。

3.根据权利要求1所述的一种基于等效消耗最小策略的燃料电池汽车在线能量管理方法，其特征在于，所述整车动力学模型为：式中，Pdem为需求功率，vh为本车车速，m为车辆重量，ρ为空气密度，A为车辆迎风面积，Cd为空气阻力系数，g为重力加速度，μr为滚动阻力系数，θ为道路坡度，ηm为电机效率；

Pdem＝Pfc+Pbat；

式中，Pfc为燃料电池堆功率，Pbat为动力电池功率。

4.根据权利要求3所述的一种基于等效消耗最小策略的燃料电池汽车在线能量管理方法，其特征在于，所述燃料电池氢耗模型为：式中， 为氢气消耗率，Nfc为燃料电池堆中燃料电池单体数， 为氢气摩尔质量，Ifc为燃料电池电流，ne为电化学反应中转移的电子数，F为法拉第常数；

所述燃料电池效率模型为：

式中，ηfc为燃料电池效率， 为氢的低热值。

5.根据权利要求3所述的一种基于等效消耗最小策略的燃料电池汽车在线能量管理方法，其特征在于，所述动力电池模型为：式中，Ibat为动力电池电流，UOC为动力电池开路电压，Rbat为动力电池内阻；

式中， 为动力电池荷电状态变化率，Qbat为动力电池容量。

6.根据权利要求1所述的一种基于等效消耗最小策略的燃料电池汽车在线能量管理方法，其特征在于，所述以总的氢气消耗为目标函数，基于庞特里亚金极小值原理，建立哈密顿函数为：式中，H(SOC(t),Pfc(t),λt())为哈密顿函数值，λ(t)为协态变量。

7.根据权利要求1所述的一种基于等效消耗最小策略的燃料电池汽车在线能量管理方法，其特征在于，将步骤3得到的最优协态变量以及对应的车辆状态信息作为样本集训练基于LSTM的最优协态变量预测模型，包括：将步骤3中获得的车辆速度、SOC轨迹、需求功率作为基于LSTM的最优协态变量预测模型的输入量，将最优协态变量作为基于LSTM的最优协态变量预测模型的输出量；

构建基于LSTM的最优协态变量预测模型的网络结构，所述网络结构包括输入层、LSTM层、输出层，并确定每层网络神经元的个数；

将输入量、输出量归一化处理，对基于LSTM的最优协态变量预测模型进行离线训练，得到协态变量预测模型。