输出能量的代价折算成一个成本函数B，即第二成本函数：
[0057] B = f(Fcost，Fk，G，…），
[0058] 其中，B指用燃料输出能量的代价，Frast指燃料价格，F k指用燃料的效率，G指变速 箱档位，其他参数不再详述，可以根据实际需要选择。具体计算原理与第一成本函数计算原 理相同。其中，本申请中所述的燃料包括汽油、柴油、甲醇、乙醇、乳化燃料、天然气、液化石 油气、氢气等燃料中的一种或多种。
[0059] 以上两个成本函数中的输入都是与运行工况有关的子函数。例如，Fk是燃料的效 率，在发动机不同转速、不同扭矩、不同温度等条件下是不一样的，Fk可以看作是这些工况 参数的函数。
[0060] 需要说明的是，在本申请中，不局限使用电能和燃料能两种能源，可以根据实际需 要设定。
[0061] S203 :利用第一成本函数和第二成本函数得到总成本函数。
[0062] 本申请中，总成本函数C = f(A，B，m, n，...），其中m指A所占的比重，η为B所占 的比重，当然还需要考虑其他一些限制条件，例如损耗、有无故障等。成本函数C中一系列 的参数会得到一系列的C值，例如，六个档位代表当前车辆可以有六种档位方式前进，此时 有六个C值，而当考虑的因素越多时，C值也越多。最简单的计算可以是这样的：如果A = 1. 2 元，B = 2 元，m = 0· 4, η = 0· 6,那么 C = 1. 2*0. 4+2*0. 6 = 1. 68。
[0063] 至于m与η的取法可以提前做成表格放到程序中，根据其他条件查表得到，在本申 请中不做限定。
[0064] S204:根据当前时刻的变量数据，利用总成本函数计算得到不同能量分配下的多 个成本值。
[0065] 在本申请中，根据当前时刻i的变量数据，利用总成本函数计算得到不同能量分 配下的多个成本值Ci。当前时刻i的变量数据为混合动力车运行状态数据（如车速、加速 度、油门开度、刹车信号等车辆信息）、零部件数据（如发动机转速、发动机扭矩、故障、水 温、油温、电机转速、电机扭矩、动力电池 S0C等数据）以及其他车辆数据。成本Ci为计算 不同能量分配方式下的一系列成本值，比如不同档位、不同发动机扭矩等组合后得到的一 系列数据。
[0066] 具体的，例如，当前时刻i的整车需求扭矩为400Nm，发动机的需求扭矩为250Nm， 驱动电机的需求扭矩为150Nm ;i+l时刻，即下一时刻的需求扭矩为420Nm，经过上述成本函 数计算，有如下三种分配方式，举例数据见下表1 :
[0067] 表1三种分配方式举例数据
[0069] 对上表的几点说明：用电成本、用油成本是按照上文描述经过多个参数函数计算 得出的，并不是一个常量，此处为举例说明直接用数值，在本申请中不再论述。
[0070] 其中，由上表可以得出，如果仅依靠成本函数进行计算，分配方式1的总成本最 少，那么最经济的方式为分配方式1，i+Ι时刻应当按照分配方式1来工作。
[0071] S102 :利用动态响应成本对多个成本值进行修正，得到与多个成本值--对应的 多个修正成本值。
[0072] 成本值Ci作为输入进行动态响应成本计算后，得到修正成本值C' i，该值为与Ci 对应的一系列数。具体的，在本申请中利用动态响应成本对多个成本值进行修正具体包括： 利用预先获取的动态响应成本值和动态响应成本比例系数对多个成本值进行修正。其中， 动态响应成本比例系数根据历史扭矩数据进行估算获取，动态响应成本值根据能量分配方 式、动态响应成本系数以及扭矩数据的变量进行计算获取。
[0073] 需要说明的是，如有动态响应成本计算则需要引入历史数据存储，例如，之前5个 时刻的扭矩分配如下表2所示：
[0074] 表2之前5个时刻的发动机扭矩与驱动电机扭矩数据
[0076] 此时，可以认为之前车辆工作状态基本稳定在发动机260Nm，驱动电机140Nm，车 辆行驶在平直路上的概率较大，i+Ι时刻需求为420Nm，但是i+2时刻车辆需求扭矩为400， 发动机260Nm，驱动电机140Nm的概率会很大。此时之前的三种分配方式就要加上i+2的情 况进行考虑。综合下来有三种路径，数据见下表3所示：
[0077] 表3三种路径数据
[0079] 此外，会有一个函数，根据当前数据计算出发动机、驱动电机响应变化需要的成 本。举例，在当前动力电池 S0C、在当前转速、当前扭矩范围内（响应变化所需成本函数同样 需要车辆数据来计算，此处不详述），发动机扭矩变化INm成本为3,驱动电机变化INm，成本 为1 ;因此分配方式1发动机经过的路径为250Nm->250Nm->260Nm，响应成本为30 ;驱动电 机经过的路径为150Nm->170Nm->140Nm，响应成本为50,总响应成本为80 ;同理计算分配方 式2动态响应成本为100 ;分配方式3动态响应成本为60。
[0080] 此外，会根据历史数据的多少，得到一个比例系数。例如上例中历史数据i_5内趋 势较为一致，那么推断的i+2时刻数据可信度较高，响应成本所占比例系数可以取50 %。因 此，带有动态响应成本计算的成本函数，其最后的成本计算见下表4，
[0081] 表4带有动态响应成本计算的成本函数所求成本值
[0083] 可以看出，在不计算动态响应成本时，i+Ι时刻应当按照分配方式1来工作，在加 入动态响应成本后，最终决定i+Ι时刻按照分配方式3来工作。对于上述计算的几点说明， 如果历史数据是变化较大的散点，则会根据直线或者曲线进行拟合，然后判断i+2的状态。 同时，可以根据散点的拟合程度来评价动态响应成本比例系数的大小。例如历史数据显示 是单边上升，那么是一个加速过程，可信度很高，比例系数就会大，如果散点趋势是上升，但 是拟合度低，那么可信度就低，比例系数就小。
[0084] 在本例中，动态响应成本系数即为"发动机扭矩变化INm成本为3,驱动电机变化 INm，成本为1" ；能量分配方式对应例子中的三种，其中，在本申请中不限三种，上例仅是举 例说明；历史数据即例子中的i_5到i-Ι时刻不同动力源对应的扭矩数据。
[0085] S103 :选取多个修正成本值中最小的修正成本值作为最优成本值。
[0086] 其中，最优成本值即是一系列成本数值中的最小数值。即成本消耗最少的值。
[0087] S104 :根据最优成本值对应的成本函数获取最优的能量分配方式。
[0088] 其中，最优的能量分配方式即最优成本值对应下的分配方式。
[0089] S105 :利用最优的能量分配方式对下一时刻进行能量分配。
[0090] 最小成本函数对应的能量分配方式包括新的发动机转速需求，新的发动机扭矩需 求等等是指车辆动力系统i+Ι时刻应当达到的目标。完成一次计算后，i被赋值为下一时 亥IJ，作为下一时刻的输入，整个系统进入迭代循环。
[0091] 如图3所示，图3示出了本申请实施例二提供的另一种混合动力系统中进行能量 分配的方法的流程图。其阐述了在图1基础上，还可以包括以下步骤：
[0092] S106 :将最优能量分配方式进行数据存储。
[0093] 需要说明的是，在本申请中还可以将最优能量分配方式进行数据存储，以便对近 一段是匀速做出一个准确度较高的预判，并为i+2时刻预测提供依据。具体的，存储数据时 间段可以限定为[i-m，i]，该时间段内的分配方式作为历史数据进行存储，以便为动态响应 成本的计算提供判断依据。其时间段为当前时刻i_m到当前时刻i的数据。其中m根据响 应成本函数计算需要定义长度，如30秒，1分钟等，在本申请中不做限定。
[0094] 由以上技术方案可知，本申请实施例一提供的该混合动力系统中进行能量分配的 方法，不同于现有技术中的成本计算出来就直接作为最终的分配方法来用，而是考虑了动 态变换对成本的影响，从而不仅使综合成本降低，而且使得混合动力车发动机运行状态更 加平顺。
[0095] 具体的，如上文举例，虽然只看i和i+Ι时刻分配方式1成本函数值最小， 但如果再计算i+Ι到i+2的变化，甚至于多几步的变化，综合起来带有动态响应 成本的成本函数值是最小的分配方式3才是最优的，即最具经济性的能源分配方 式。而且，分配方式1发动机扭矩变化为260Nm->250Nm->250Nm->260Nm，分配方式 2发动机扭矩变化为260Nm->250Nm->270Nm->260Nm，分配方式3发动机扭矩变化为 260Nm->250Nm->260