1.一种电池健康状态评估方法，用于实时评估动力电池健康状态(SOH)，其特征是，所述方法包括以下步骤：A.采集标准工况下电池健康状态衰减过程中的电池寿命历史特征参数，对特征参数进行标准化处理；

B.将标准化处理过后的特征参数组成算法测试数据集，采用基于角度分布的异常点检测方法建立基于异常点检测的电池健康状态评估算法；

C.运用B中的电池健康状态评估算法对测试数据集进行检测分析，统计电池在不同健康状态下的特征参数集序列异常集状态；

D.建立电池健康状态与异常集状态的关系模型：SOH＝f(Noutliers)，其中，SOH为当前电池健康状态，Noutliers为当前健康状态下统计的异常点数量的平均值，f(Noutliers)为拟合的函数关系式；

E.根据电池当前拟合的f(Noutliers)值对电池的健康状态值(SOH)进行评估。

2.根据权利要求1所述一种电池健康状态评估方法，其特征在于：所述步骤A采集的电池历史特征参数包括电池端电压(U)、充放电电流(I)、温度(T)和荷电状态(SOC)这四个参数，标准化处理后组成四维检测序列X。

3.根据权利要求1所述一种电池健康状态评估方法，其特征在于：所述步骤B采用的基于角度分布的异常点检测方法描述如下：初始序列形成后，以其中任一点p为顶点，求取其它任意两点a、b与顶点之间的角度值，计算所有其他点与顶点的角度方差值VOA(p)，VOA(p)为角度分布异常因子。

即：VOA(p)＝Var[Θapb]＝MOA2(p)-(MOA1(p))2上式中： 。

4.根据权利要求1所述一种电池健康状态评估方法，其特征在于：所述步骤C中在检测四维检测序列X中，初始检测序列形成后，将检测序列各点按方差VOA(p)大小分为正常集、边界集和异常集。

5.根据权利要求1所述一种电池健康状态评估方法，其特征在于：所述步骤C中初始序列检测完毕，将下一个点与正常集和边界集纳入计算序列，输出异常集，三个集合均按FIFO方式实时更新，当前一个点计算完成后，更新计算序列，进行下一个计算点的判断。

6.根据权利要求1所述一种电池健康状态评估方法，其特征在于：所述步骤D每隔300秒统计一次异常集中异常点的数量，然后取每种健康状态下的异常点的数量平均值Noutliers，采用多项式拟合法拟合f(Noutliers)，其最高阶数为三阶。

7.根据权利要求1所述一种电池健康状态评估方法，其特征在于：所述步骤A中电池健康状态SOH由新电池衰减至电池失效为止，这里的SOH定义如下式： 其中Caged为当前电池的实际容量，Cnew为新出厂电池的额定容量。