1.一种电动汽车动力锂电池soc估算方法，其特征在于，包括：步骤S1：获取电动汽车的动力锂电池的soc显示值；

步骤S2：预测所述动力锂电池的老化状态值；

步骤S3：基于所述老化状态值、预设的修正系数库，确定修正系数；

步骤S4：基于所述修正系数、所述soc显示值，确定soc最终值；

所述步骤S2：预测所述动力锂电池的老化状态值，包括：获取所述电动汽车最近一次进行动力锂电池老化状态值预测的多个预测用测试车；

获取所述电动汽车的第一增量行驶数据；

依次遍历所述预测用测试车；

每次遍历时，获取遍历到的所述预测用测试车的第二增量行驶数据；

将所述第二增量行驶数据与所述第一增量行驶数据进行匹配，获取数据匹配情况；

基于所述数据匹配情况、预设的情况评价体系，确定遍历到的所述预测用测试车的评价值和；

遍历所述预测用测试车结束后，获取各个所述预测用测试车的最新测试老化状态值；

计算所述动力锂电池的老化状态值：；

；

其中， 为所述动力锂电池的所述老化状态值， 为中间变量函数， 为第 个所述预测用测试车的所述评价值和， 为第 个所述预测用测试车的所述最新测试老化状态值，为所述预测用测试车的总数目， 为预设的评价值和阈值。

2.如权利要求1所述的电动汽车动力锂电池soc估算方法，其特征在于，还包括步骤S5：更新所述修正系数库。

3.如权利要求2所述的电动汽车动力锂电池soc估算方法，其特征在于，所述步骤S5：更新所述修正系数库，包括：基于预设的事件监听模板，监听所述电动汽车的多个soc误差事件；

基于预设的事件归类模板，对所述soc误差事件进行归类，获得多个事件类别的事件集；

确定所述事件集是否符合标准集合条件；

当符合时，确定所述修正系数库中与对应所述事件集中的所述soc误差事件之间存在关联的关联修正系数以及对应的系数关联次数；

基于预设的更新需求生成模板，根据所述关联修正系数以及对应的所述系数关联次数，生成库更新需求；

从预设的多个库更新节点中确定符合标准节点条件的待下发节点；

将所述库更新需求下发给所述待下发节点；

获取所述待下发节点返回的库更新内容；

基于所述库更新内容，对所述修正系数库进行更新；

其中，所述标准集合条件包括：

所述事件集归属的所述事件类别对应的预设的类别权重大于等于预设的权重阈值；

所述事件集内的所述soc误差事件的总数目大于等于预设的数目阈值；

其中，所述标准节点条件包括：

所述库更新节点与所述库更新需求之间存在预设的标准关系类别的至少一个映射关系。

4.如权利要求1所述的电动汽车动力锂电池soc估算方法，其特征在于，还包括步骤S6：确定所述soc最终值是否大于等于预设的soc阈值；

当为是时，获取所述soc最终值的降低幅度值；

当所述降低幅度值大于等于预设的幅度值阈值时，确定所述修正系数是否符合标准系数条件；

当符合时，向所述电动汽车的驾驶人员显示所述soc最终值；否则，向所述电动汽车的驾驶人员显示所述soc显示值；

其中，所述标准系数条件包括：

所述修正系数大于1。

5.一种电动汽车动力锂电池soc估算系统，其特征在于，包括：获取模块，用于获取电动汽车的动力锂电池的soc显示值；

预测模块，用于预测所述动力锂电池的老化状态值；

第一确定模块，用于基于所述老化状态值、预设的修正系数库，确定修正系数；

第二确定模块，用于基于所述修正系数、所述soc显示值，确定soc最终值；

所述预测模块步骤S2：预测所述动力锂电池的老化状态值，包括：获取所述电动汽车最近一次进行动力锂电池老化状态值预测的多个预测用测试车；

获取所述电动汽车的第一增量行驶数据；

依次遍历所述预测用测试车；

每次遍历时，获取遍历到的所述预测用测试车的第二增量行驶数据；

将所述第二增量行驶数据与所述第一增量行驶数据进行匹配，获取数据匹配情况；

基于所述数据匹配情况、预设的情况评价体系，确定遍历到的所述预测用测试车的评价值和；

遍历所述预测用测试车结束后，获取各个所述预测用测试车的最新测试老化状态值；

计算所述动力锂电池的老化状态值：；

；

其中， 为所述动力锂电池的所述老化状态值， 为中间变量函数， 为第 个所述预测用测试车的所述评价值和， 为第 个所述预测用测试车的所述最新测试老化状态值，为所述预测用测试车的总数目， 为预设的评价值和阈值。

6.如权利要求5所述的电动汽车动力锂电池soc估算系统，其特征在于，还包括更新模块，用于：更新所述修正系数库。

7.如权利要求6所述的电动汽车动力锂电池soc估算系统，其特征在于，所述更新模块更新所述修正系数库，包括：基于预设的事件监听模板，监听所述电动汽车的多个soc误差事件；

基于预设的事件归类模板，对所述soc误差事件进行归类，获得多个事件类别的事件集；

确定所述事件集是否符合标准集合条件；

当符合时，确定所述修正系数库中与对应所述事件集中的所述soc误差事件之间存在关联的关联修正系数以及对应的系数关联次数；

基于预设的更新需求生成模板，根据所述关联修正系数以及对应的所述系数关联次数，生成库更新需求；

从预设的多个库更新节点中确定符合标准节点条件的待下发节点；

将所述库更新需求下发给所述待下发节点；

获取所述待下发节点返回的库更新内容；

基于所述库更新内容，对所述修正系数库进行更新；

其中，所述标准集合条件包括：

所述事件集归属的所述事件类别对应的预设的类别权重大于等于预设的权重阈值；

所述事件集内的所述soc误差事件的总数目大于等于预设的数目阈值；

其中，所述标准节点条件包括：

所述库更新节点与所述库更新需求之间存在预设的标准关系类别的至少一个映射关系。

8.如权利要求5所述的电动汽车动力锂电池soc估算系统，其特征在于，还包括显示模块，用于：确定所述soc最终值是否大于等于预设的soc阈值；

当为是时，获取所述soc最终值的降低幅度值；

当所述降低幅度值大于等于预设的幅度值阈值时，确定所述修正系数是否符合标准系数条件；

当符合时，向所述电动汽车的驾驶人员显示所述soc最终值；否则，向所述电动汽车的驾驶人员显示所述soc显示值；

其中，所述标准系数条件包括：

所述修正系数大于1。