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；对于第i次充电-放电循环，容量损失为：其中，C

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；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：S21：计算每个循环周期结束时的电池容量残余值cS22：计算出每个循环周期结束时的电池容量残余值cS23：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cS3：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；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，y模型融合公式：

其中，F

模型优化公式：

其中，

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，对电池的实际容量进行估计包括：电池的实际容量C

其中，ΔC

3.根据权利要求2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，

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，循环分配权重的表达式为：其中，n

5.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

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，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，f对XGboost模型输出结果进行加权，其加权的公式为：其中，

根据加权结果预测电池寿命，其中电池预测公式为：其中，