1.一种用于梯次锂电池组的预警方法，其特征在于，包括以下步骤：

获取梯次电池组中各个梯次电池在过去各个设定时段对应的第一测试数据，所述第一测试数据包括：在充放电测试过程中不同充电量情况下的开路电压和充放电效率；

根据梯次电池组中各个梯次电池在过去各个设定时段对应的第一测试数据，确定梯次电池组中各个梯次电池在过去各个设定时段对应的可用程度；

将梯次电池组中每个梯次电池在过去各个设定时段对应的可用程度输入到预先获取的梯次电池可用程度预测网络中，由梯次电池可用程度预测网络对每个梯次电池在未来下一个设定时段对应的可用程度进行预测，从而得到梯次电池组中各个梯次电池在未来下一个设定时段对应的可用程度预测值；

根据梯次电池组中各个梯次电池在未来下一个设定时段对应的可用程度预测值，确定梯次电池组中各个梯次电池在未来下一个设定时段对应的不可用的梯次电池，进而确定当前的预警等级；

其中，可用程度的获取方法为：根据梯次电池组中各个梯次电池在过去各个设定时段对应的第一测试数据，确定梯次电池组中各个梯次电池在过去各个设定时段对应的开路电压均值和充放电效率均值；根据梯次电池组中各个梯次电池在过去各个设定时段对应的开路电压均值和充放电效率均值，计算梯次电池组中各个梯次电池在过去各个设定时段对应的可用程度；

计算梯次电池组中各个梯次电池在过去各个设定时段对应的可用程度对应的计算公式为：

其中， 为梯次电池组中每个梯次电池在过去每个设定时段对应的可用程度， 为梯次电池组中每个梯次电池在过去每个设定时段对应的充放电效率均值， 为梯次电池组中每个梯次电池在过去每个设定时段对应的开路电压均值， 为梯次电池的开路电压下限值；

其中，训练样本的确定方法为：在构建好该梯次电池可用程度预测网络之后，为了对该预测网络进行训练以便于后续对梯次电池的可用程度进行预测，需要获取该预测网络的训练样本并确定该预测网络的损失函数；每个样本梯次电池在过去各个设定时段都有其对应的可用程度，此时对于每个样本梯次电池，按照过去各个设定时段的时间先后顺序，对该样本梯次电池的可用程度进行排列，从而可以得到一个可用程度序列，该可用程度序列中的每个可用程度即为一个训练样本；对于不同的样本梯次电池，可以得到多个可用程度序列，从而可以得到该预测网络的多个训练样本；

其中，预测网络的训练方法为：在确定梯次电池可用程度预测网络的训练样本和损失函数后，根据确定的训练样本和损失函数，对该预测网络进行训练，在进行训练时，该预测网络会根据每个可用程度序列中的每前n个训练样本，对这n个训练样本的后n个训练样本进行预测，并根据后n个训练样本的实际值和预测值之间的差异值以及后n个训练样本的可信程度，确定损失函数的取值，进而根据确定的损失函数的取值，对预测网络参数进行调整，从而最终得到训练好的预测网络。

2.根据权利要求1所述的用于梯次锂电池组的预警方法，其特征在于，梯次电池可用程度预测网络的预先获取过程包括：获取各个样本梯次电池组中各个样本梯次电池在过去各个设定时段对应的第二测试数据，所述第二测试数据包括：充电容量与电压微分曲线、电池容量、在自放电测试过程中的常温荷电保持率以及在不同充电量情况下的开路电压、充放电效率、极化电阻、欧姆电阻和极化电容；

根据各个样本梯次电池组中各个样本梯次电池在过去各个设定时段对应的第二测试数据中的充电容量与电压微分曲线、电池容量以及在自放电测试过程中的常温荷电保持率，对在过去各个设定时段中所有样本梯次电池进行分类，从而得到在过去各个设定时段中各个样本梯次电池类别；

根据各个样本梯次电池组中各个样本梯次电池在过去各个设定时段对应的第二测试数据中的在不同充电量情况下的开路电压和充放电效率，确定在过去各个设定时段中所有样本梯次电池的可用程度；

根据在过去各个设定时段中各个样本梯次电池类别中的各个样本梯次电池的可用程度，确定在过去各个设定时段中各个样本梯次电池类别对应的可用权重；

根据各个样本梯次电池组中各个样本梯次电池在过去各个设定时段对应的第二测试数据中的在不同充电量情况下的极化电阻、欧姆电阻和极化电容，确定在过去各个设定时段中所有样本梯次电池的偏差率；

根据在过去各个设定时段中各个样本梯次电池类别对应的可用权重以及每个样本梯次电池类别中各个样本梯次电池的偏差率，确定在过去各个设定时段中所有样本梯次电池的可信程度；

利用神经网络构建梯次电池可用程度预测网络，并根据在过去各个设定时段中所有样本梯次电池的可用程度和可信程度，构造梯次电池可用程度预测网络的训练样本和损失函数；

根据梯次电池可用程度预测网络的训练样本和损失函数，对梯次电池可用程度预测网络进行训练，从而得到最终的训练好的梯次电池可用程度预测网络。

3.根据权利要求2所述的用于梯次锂电池组的预警方法，其特征在于，对在过去各个设定时段中所有样本梯次电池进行分类，从而得到在过去各个设定时段中各个样本梯次电池类别，包括：根据各个样本梯次电池组中各个样本梯次电池在过去各个设定时段对应的第二测试数据中的充电容量与电压微分曲线、电池容量以及在自放电测试过程中的常温荷电保持率，确定在过去各个设定时段中所有样本梯次电池中的任意两个样本梯次电池之间的差异距离；

根据在过去各个设定时段中所有样本梯次电池中的任意两个样本梯次电池之间的差异距离，对在过去各个设定时段中所有样本梯次电池进行分类，从而得到在过去各个设定时段中各个样本梯次电池类别。

4.根据权利要求3所述的用于梯次锂电池组的预警方法，其特征在于，确定在过去各个设定时段中所有样本梯次电池中的任意两个样本梯次电池之间的差异距离对应的计算公式为：其中， 为在过去每个设定时段中所有样本梯次电池中的任意两个样本梯次电池A和B之间的差异距离， 和 分别为在过去该设定时段中所有样本梯次电池中的任意样本梯次电池A和B对应的充电容量与电压微分曲线， 为 和 之间的动态时间规整距离， 和 分别为在过去该设定时段中所有样本梯次电池中的任意样本梯次电池A和B对应的电池容量， 和 分别为在过去该设定时段中所有样本梯次电池中的任意样本梯次电池A和B对应的在自放电测试过程中的常温荷电保持率，为取 和 中的最小值， 为取 和 中的最大值，cos函数为余弦函数。

5.根据权利要求2所述的用于梯次锂电池组的预警方法，其特征在于，确定在过去各个设定时段中各个样本梯次电池类别对应的可用权重，包括：根据在过去每个设定时段中各个样本梯次电池类别中的各个样本梯次电池的可用程度，计算在过去每个设定时段中各个样本梯次电池类别对应的可用程度均值；

按照在过去每个设定时段中各个样本梯次电池类别对应的可用程度均值从大到小的顺序，对在过去每个设定时段中各个样本梯次电池类别进行排序；

确定排序后的在过去每个设定时段中各个样本梯次电池类别对应的初始的可用权重，各个样本梯次电池类别对应的初始的可用权重与该样本梯次电池类别对应的排序序号的和相同；

对在过去每个设定时段中各个样本梯次电池类别对应的初始的可用权重进行归一化处理，从而最终得到在过去每个设定时段中各个样本梯次电池类别对应的可用权重。

6.根据权利要求2所述的用于梯次锂电池组的预警方法，其特征在于，确定在过去各个设定时段中所有样本梯次电池的偏差率，包括：根据各个样本梯次电池组中各个样本梯次电池在过去各个设定时段对应的第二测试数据中的在不同充电量情况下的极化电阻、欧姆电阻和极化电容，计算各个样本梯次电池组中各个样本梯次电池在过去各个设定时段对应的在不同充电量情况下的极化电阻的偏差率、欧姆电阻的偏差率和极化电容的偏差率；

根据各个样本梯次电池组中每个样本梯次电池在过去每个设定时段对应的所有偏差率，确定所有偏差率中的最大偏差率，并将所述最大偏差率作为在过去对应设定时段中对应样本梯次电池的最终偏差率，从而得到在过去各个设定时段中所有样本梯次电池的偏差率。

7.根据权利要求2所述的用于梯次锂电池组的预警方法，其特征在于，确定在过去各个设定时段中所有样本梯次电池的可信程度包括：根据在过去各个设定时段中各个样本梯次电池类别对应的可用权重以及每个样本梯次电池类别中各个样本梯次电池的偏差率，计算在过去各个设定时段中所有样本梯次电池的初始的可信程度；

对在过去每个设定时段中所有样本梯次电池的初始的可信程度进行归一化处理，从而最终得到在过去各个设定时段中所有样本梯次电池的可信程度。

8.根据权利要求7所述的用于梯次锂电池组的预警方法，其特征在于，计算在过去各个设定时段中所有样本梯次电池的初始的可信程度对应的计算公式为：其中，为在过去每个设定时段中每个样本梯次电池的初始的可信程度，在过去每个设定时段中每个样本梯次电池对应的样本梯次电池类别对应的可用权重，为在过去该设定时段中每个样本梯次电池的偏差率。