1.氫燃料電池混動無人機能量管理方法，其特征在于，包括以下步驟：
2.根據權利要求1所述的氫燃料電池混動無人機能量管理方法，其特征在于，動力電池當前時刻荷電狀態計算公式如下所示：
3.根據權利要求1所述的氫燃料電池混動無人機能量管理方法，其特征在于，功率預測模型為基于雙向長短期記憶網絡的神經網絡預測模型，訓練后功率預測模型是通過對功率預測模型開展訓練后獲得，訓練步驟具體為：
4.根據權利要求3所述的氫燃料電池混動無人機能量管理方法，其特征在于，目標無人機的歷史負載需求功率數據的獲取步驟具體為：
5.根據權利要求1所述的氫燃料電池混動無人機能量管理方法，其特征在于，步驟s3中使用的優化算法為動態規劃算法；動力源多目標優化成本函數是分別考慮動力電池與氫燃料電池的利益期望后，構建出的氫氣消耗、壽命退化成本之和最低的多目標優化函數，其中，動力電池的利益期望是實現自身最低的等效氫耗和壽命衰減，氫燃料電池的利益期望是實現自身最低的氫耗和壽命衰減；
6.根據權利要求1所述的氫燃料電池混動無人機能量管理方法，其特征在于，動力源多目標優化成本函數的等式約束和變量邊界條件如下所示：
7.根據權利要求1所述的氫燃料電池混動無人機能量管理方法，其特征在于，議價博弈整機能量模型為魯賓斯坦討價還價模型，構建步驟具體為：
8.根據權利要求1所述的氫燃料電池混動無人機能量管理方法，其特征在于，氫燃料電池的主要期望是實現自身最低的氫耗和壽命衰減，動力電池的主要期望是實現自身最低的等效氫耗和壽命衰減；議價博弈整機能量模型中氫燃料電池和動力電池的貼現因子是根據各自的主要期望而設置；
9.氫燃料電池混動無人機能量管理系統，用于執行權利要求1-8任意一項所述的氫燃料電池混動無人機能量管理方法，其特征在于，包括：
10.存儲介質，其特征在于，所述存儲介質上存儲有計算機程序，當所述計算機程序被處理器執行時，即可實現權利要求1-8任意一項所述的氫燃料電池混動無人機能量管理方法。