1.一种基于大数据的电池寿命预测方法，其特征在于，包括：S1：获取待预测的电池，采用循环电池容量损失与归一化方法对电池进行充电‑放电循环，得到电池容量损失；根据电池容量损失对电池的实际容量进行估计，并对估计结果进行归一化处理，得到电池数据；

S2：采用循环电池残余寿命分析方法计算电池数据多维度特征之间的相关性，并筛选出对电池寿命影响的强特征；

S3：将强特征输入到Bi‑LSTM模型中，得到电池寿命特征表示；

S4：使用XGboost模型对电池寿命特征表示进行加权，得到电池寿命预测结果；

S5：采用基于多维度特征的电池寿命预测模型对多个XGboost预测模型进行融合，得到最优的电池寿命预测结果；

S6：根据最优的电池寿命预测结果对电池进行标记更换。

2.根据权利要求1所述的一种基于大数据的电池寿命预测方法，其特征在于，采用循环电池容量损失与归一化方法对电池进行充电‑放电循环包括：对于第i次充电‑放电循环，容量损失为：

其中，Cnom为电池的原始容量，ni为第i次循环的充电‑放电次数， 为第i个循环中第j次充电时的电量 为第i次循环中第j次放电时的电量。容量损失ΔCi表示为电池的实际容量和原始容量之间的差异。

3.根据权利要求1所述的一种基于大数据的电池寿命预测方法，其特征在于，对电池的实际容量进行估计包括：电池的实际容量Creal为：

其中，ΔCi表示第i次充电‑放电循环的容量损失，δ表示电池在充电‑放电循环结束后残余的电量。

4.根据权利要求3所述的一种基于大数据的电池寿命预测方法，其特征在于，电池在充电‑放电循环结束后残余的电量包括通过对充电‑放电循环末尾的电量取平均值来近似估计，其表达式为：其中， 和 分别是第i次循环末尾和开始时的电量的平均值，wi是给第i次循环分配的权重。

5.根据权利要求4所述的一种基于大数据的电池寿命预测方法，其特征在于，循环分配权重的表达式为：其中，ni是第i次循环中的数据点数，n是总的循环数，α是一个调整系数。

6.根据权利要求1所述的一种基于大数据的电池寿命预测方法，其特征在于，采用循环电池残余寿命分析方法计算电池数据多维度特征之间的相关性包括：步骤1：计算每个循环周期结束时的电池容量残余值cres和该循环周期的容量损失值closs；

步骤2：计算出每个循环周期结束时的电池容量残余值cres的梯度值；

步骤3：根据梯度值和容量损失值计算出每个循环周期的电池残余寿命值crem。

7.根据权利要求1所述的一种基于大数据的电池寿命预测方法，其特征在于，筛选出对电池寿命影响的强特征的公式为：其中，第i次循环周期的电池残余寿命值为 第i个特征的重要性得分为fi，第i个特征在样本中的取值为xij，第j个样本的标签为yj，样本总数为n， 表示第i个特征在所有样本中的平均值。

8.根据权利要求1所述的一种基于大数据的电池寿命预测方法，其特征在于，使用XGboost模型对电池寿命特征表示进行加权的过程包括：XGboost模型对电池寿命特征表示进行处理，其处理公式为：其中，θ表示模型参数，n表示样本数，K表示弱分类器的个数，fk表示第k个弱分类器，是损失函数，Ω(fk)是正则化项；

对XGboost模型输出结果进行加权，其加权的公式为：其中，表示最终的预测结果，WK表示第k个弱分类器的权重，fk(x)表示第k个弱分类器对样本x的预测结果；

根据加权结果预测电池寿命，其中电池预测公式为：

其中，表示电池的预测寿命，Θ表示权重系数，LBi‑LSTM表示由Bi‑LSTM模型提取的特征表示。

9.根据权利要求1所述的一种基于大数据的电池寿命预测方法，其特征在于，采用基于多维度特征的电池寿命预测模型融合方法对多个XGboost预测模型进行融合包括：模型训练公式：

其中，Θ表示权重参数，L表示损失函数，yi和xi分别表示第i个样本的真实标签和特征向量，f(xi；Θ)表示使用模型f(x；Θ)对样本i进行预测的输出；

模型融合公式：

其中，FStack(xi)表示使用Stacking方法融合后的模型对样本i进行预测的输出，Fj(xi)表示第j个基础模型对样本i进行预测的输出，ωj表示第j个基础模型的权重，m表示基础模型的数量；

模型优化公式：

其中，表示Stacking模型的目标函数，yi和xi分别表示第i个样本的真实标签和特征向量，Fstack(xi)表示使用Stacking方法融合后的模型对样本i进行预测的输出，λ表示正则化2

参数，∣∣ωj∣∣表示第j个基础模型的权重的平方和。