1.一种充电器充放电评估方法，其特征在于：所述方法包括以下步骤：步骤1、采用高频电源发电或者放电方法，通过变频的方式将高频电压转换为低频电压，向负载补充工作能量，满足负载工作需求；

步骤2、采集高频电源发电或者放电过程中的电压信号或者电流信号，以获取充电器充电或者放电过程中的电流信号或者电压信号；包括电压测量和电流测量；

步骤3、计算与评估充电器充电或者放电过程中的电流信号或者电压信号，通过Haar小波变换方法和电量估计函数对充电器充电或者放电过程中的电流信号或者电压信号进行评估；

步骤4、控制充电器充电或者放电过程中的电流信号或者电压信号的大小和强弱，以实现充电器充电或者放电过程中不同电量的控制，进而输出充电器充电或者放电过程中不同的电流信号或者电压信号，以动态实现控制充电器充电或者放电数据信息评估；

步骤5、控制电路中不同模块处于工作状态，以满足电路工作的需要，将高频电源发电或者放电过程中的电压信号或者电流信号的采样信号信号量转换为数字信号量；以满足电路中电压信号或者电流信号的数字化应用或者分析；将电路中电压信号或者电流信号的数字化应用或者分析结果以及数字化电压信号或者电流信号转换为采样信息量；并根据评估需求控制电路中的电流信号或者电压信号、步骤6、显示电路工作过程中电压信号或者电流信号结果，供用户评估应用；

其中所述Haar小波变换分析充电器数据信息的方法包括以下步骤：（1）将获取的原始计量数据信息分解；

在本步骤中，通过利用正则性、对称性或者紧支撑度衡量指标对原始获取的电能数据信息进行层次分解，降低原始数据信息信号的复杂程度，提取原始数据信息的特征值；

（2）将分解后的原始计量数据信息放大；

在本步骤中，通过母小波函数的方式在横向坐标或者纵向坐标中，按照时间尺寸或则幅值尺度实现原始数据信息的放大或则平移；

（3）将放大后的原始计量数据信息叠加，

在本步骤中，按照原始数据的波形用时间尺寸或则幅值尺度实现原始数据信息拟合或者叠加，其中时间尺寸细节方向分量记作为A，幅值近似方向数据信息分量记作为D，则叠加公式记作为：            （1）

其中 表示为小波分解中的第 层， 表示为第 层在细节方向的分量， 表示为第层在近似方向的分量；

（4）构建Haar小波变换函数；

在本步骤中，Haar小波变换函数模型记作为：                               （2）其中t表示时间间隔， 表示Haar小波变换函数模型输出信息；

在具体实施例中， Haar小波变换可以表示拥有间断点的曲线，并通过分段函数对原始曲线进行拟合；

Haar小波变换函数中的曲线相对应的尺度函数为：                              （3）通过拟合算法后，Haar小波变换函数拟合函数记作为：                    （4）其中拟合函数中的滤波器函数 定义为：

                          （5）所述电量估计函数的构建方法通过以下方法：

构建充电器负载电路中的均衡控制目标函数，均衡控制目标函数为： （6）

其中：表示充电器的充电次数； 表示充电器的放电次数； 表示试验时，经历了 次充电和 次放电； 表示人工计算误差影响因子，介于0和1之间； 表示Haar小波变换函数模型误差影响因子，介于0和2之间； 表示试验环境干扰数据信息误差影响因子，介于1和2之间； 表示充电器负载干扰数据信息误差影响因子，介于1和5之间；

表示在充电器在经历了 次充电和 次放电下试验时间参数； 表示充电器在经历了 次充电和 次放电下充电器负载电路中的过载输出参数； 表示充电器在经历了 次充电和 次放电下充电器充电电量参数； 表示充电器在经历了 次充电和 次放电下充电器充电劳损信息参数；

则充电器风险评估输出的综合量化估计函数为：

                （7）

其中 、 、 和 分别为人工计算误差影响因子、变换函数模型误差影响因子、试验环境干扰数据信息误差影响因子和充电器负载干扰数据信息误差影响因子存在权重或者出现的概率；充电器在经历了 次充电过载输出参数为 ， 表示充电器在经历了 次充电下正常数据值参数； 在经历了 次充电，充电器充电劳损信息参数处于正常范围的参数记作 ；充电器的评估函数为：          （8）

其中满足：

                           （9）其中 表示充电器的评估函数， 表示充电器充电或者放电过程中风险信息的评估输出值， ； 与 的绝对误差超过充电器承担风险的评价阈值 ，则存在以下评估输出：

               （10）。