1.一种基于大数据方法的锂电池寿命预测方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤S1：对锂电池电动汽车进行多源测试数据采集，得到锂电池多源测试特征数据；根据锂电池多源测试特征数据进行电池瞬时响应频率处理，生成瞬时响应频率数据；步骤S1包括以下步骤：步骤S11：对锂电池电动汽车进行多源测试数据采集，生成锂电池多源测试数据；

步骤S12：根据锂电池多源测试数据进行数据特征工程处理，得到锂电池多源测试特征数据，其中锂电池多源测试特征数据包括测试电池组状态数据、测试汽车驾驶条件数据以及测试驾驶场景数据；

步骤S13：利用测试汽车驾驶条件数据以及测试驾驶场景数据对测试电池组状态数据进行锂电池工作条件聚类分析，得到锂电池工作条件聚类数据；

步骤S14：根据锂电池工作条件聚类数据进行关键工作特征数据提取，得到关键工作特征数据，其中关键工作特征数据包括充放电速率特征数据、电池负载温度梯度数据以及电池负载响应数据；

步骤S15：利用关键工作特征数据进行电池瞬时响应频率处理，得到瞬时响应频率数据；其中瞬时响应频率数据包括低频响应范围数据、中频响应范围数据以及高频响应范围数据，步骤S15包括以下步骤：步骤S151：将充放电速率特征数据以及电池负载响应数据进行频谱转换处理，分别得到充放电速率频谱数据以及电池负载响应频谱数据；

步骤S152：对电池负载响应频谱数据进行频率成分分析，生成负载响应频率成分数据；

步骤S153：利用充放电速率频谱数据进行频域步进计算，生成频域步进数据；根据频域步进数据进行线性斜坡处理，得到充放电线性斜坡数据；

步骤S154：通过充放电线性斜坡数据对负载响应频率成分数据进行瞬态行为频率划分，分别得到拟低频行为范围数据、拟中频行为范围数据以及拟高频行为范围数据；

步骤S155：基于拟低频行为范围数据对充放电速率频谱数据进行过冲以及下冲计算，并进行低频范围数据调整，生成低频响应范围数据；

步骤S156：基于拟中频行为范围数据对充放电速率频谱数据进行正弦波振幅响应计算，并进行中频范围数据调整，生成中频响应范围数据；

步骤S157：利用电池负载温度梯度数据进行非线性热效应处理，生成非线性热效应数据；根据非线性热效应数据进行热失控点风险计算，得到热失控点风险数据；利用热失控点风险数据对拟高频行为范围数据进行高频响应范围修正，生成高频响应范围数据；

步骤S2：对锂电池组进行电池状态监控，得到电池状态数据；根据电池状态数据进行智能行为检测，生成电池行为事件数据；通过电池行为事件数据对瞬时响应频率数据进行最佳电池采样率处理，并进行自适应实时数据采集，生成实时锂电池组数据；步骤S2包括以下步骤：步骤S21：通过汽车BMS电池管理系统对锂电池组进行电池状态监控，得到电池状态数据，其中电池状态数据包括电池组电压数据、电池组电流数据、电池组温度数据以及电池剩余容量数据；

步骤S22：根据锂电池工作条件聚类数据进行电池状态事件定义，生成电池状态事件数据；

步骤S23：基于电池状态事件数据构建电池有限状态机模型；

步骤S24：利用电池有限状态机模型对电池状态数据进行行为状态转换检测，生成电池行为事件数据；

步骤S25：通过电池行为事件数据对瞬时响应频率数据进行自适应响应频率调整，并进行奈奎斯特采样计算，生成最佳电池采样率数据；步骤S25包括以下步骤：步骤S251：根据电池行为事件数据进行电池行为特征提取，生成电池行为特征数据；

步骤S252：对电池行为特征数据进行行为趋势分析，生成行为趋势数据；

步骤S253：对瞬时响应频率数据进行自适应频率阈值计算，生成自适应频率阈值数据，其中自适应频率阈值数据包括自适应低频率阈值、自适应中频率阈值以及自适应高频率阈值；

步骤S254：基于自适应滤波器利用行为趋势数据对自适应频率阈值数据进行电池行为频段识别，并进行奈奎斯特采样率计算，生成奈奎斯特采样率；

步骤S255：根据奈奎斯特采样率进行采样率平滑处理，生成最佳电池采样率数据；

步骤S26：基于最佳电池采样率数据对锂电池组进行自适应实时数据采集，生成实时锂电池组数据；

步骤S3：根据实时锂电池组数据进行锂电池拓扑结构处理，生成电池组件拓扑结构数据；获取实时用户操作行为数据以及实时环境数据；将实时锂电池组数据、实时用户操作行为数据以及实时环境数据进行时间序列矩阵构建，得到锂电池遥测矩阵数据；步骤S3包括以下步骤：步骤S31：根据实时锂电池组数据进行用户操作行为采集，生成用户操作行为数据；通过天气API获取实时环境数据；

步骤S32：将实时锂电池组数据、用户操作行为数据以及实时环境数据进行数据关联处理，生成原始锂电池遥测数据；

步骤S33：对原始锂电池遥测数据进行局部异常值因子检测，并进行异常值剔除处理，生成标准锂电池遥测数据；

步骤S34：将标准锂电池遥测数据进行归一化处理，并进行相关特征数据提取，生成锂电池遥测特征数据，其中锂电池遥测特征数据包括锂电池组特征数据、用户操作行为特征数据以及实时环境特征数据；

步骤S35：通过锂电池组特征数据进行锂电池拓扑结构处理，生成电池组件拓扑结构数据；步骤S35包括以下步骤：步骤S351：获取锂电池图结构数据；根据锂电池图结构数据构建电池结构物理模型；

步骤S352：根据锂电池图结构数据进行电池组件节点识别，生成电池组件节点数据；

步骤S353：对电池组件节点数据进行节点相关行为系数计算，生成节点相关行为系数；

步骤S354：根据节点相关行为系数进行组件连接关系分析，并对锂电池组进行连接关系图绘制，生成电池连接关系图数据；

步骤S355：基于电池结构物理模型通过锂电池遥测矩阵数据对电池连接关系图数据进行节点连接动力分析，生成节点连接动力数据；

步骤S356：利用节点连接动力数据对电池连接关系图数据进行拓扑结构修正，生成电池组件拓扑结构数据；

步骤S36：对锂电池遥测特征数据进行时间序列矩阵构建，并对矩阵行列进行事件标签标注，得到锂电池遥测矩阵数据；

步骤S4：利用预设的图神经网络模型对电池连接拓扑结构数据进行迁移学习，构建单组件行为预测模型；利用单组件行为预测模型对锂电池遥测矩阵数据进行电池健康轨迹预测，并进行电池衰减曲线处理，得到电池衰减曲线数据；

步骤S5：根据电池衰减曲线数据进行电池寿命预测，生成电池预测寿命数据；根据电池预测寿命数据进行电池寿命闭环优化处理，生成电池寿命闭环优化数据。

2.根据权利要求1所述的基于大数据方法的锂电池寿命预测方法，其特征在于，步骤S4包括以下步骤：步骤S41：利用预设的图神经网络模型对电池连接拓扑结构数据进行迁移学习，生成初始单组件行为预测模型；

步骤S42：通过预设的电池组件行为样本数据对初始单组件行为预测模型进行模型训练，并进行模型评估以及调优，生成单组件行为预测模型；

步骤S43：对锂电池遥测矩阵数据进行频繁模式挖掘处理，生成组件挖掘模式数据；利用组件挖掘模式数据对单组件行为预测模型进行模式传播以及模型优化，生成优化单组件行为预测模型；

步骤S44：将锂电池遥测矩阵数据传输至优化单组件行为预测模型进行单组件行为预测，生成单组件行为预测数据；

步骤S45：根据单组件行为预测数据进行电池健康轨迹预测，生成电池健康轨迹数据；

步骤S46：基于电池健康轨迹数据进行电池衰减曲线处理，得到电池衰减曲线数据。

3.根据权利要求2所述的基于大数据方法的锂电池寿命预测方法，其特征在于，步骤S45包括以下步骤：步骤S451：对单组件行为预测数据进行行为趋势分析，生成单组件行为趋势数据；

步骤S452：根据单组件行为趋势数据进行性能行为趋势评分，生成性能行为趋势评分数据；

步骤S453：通过预设的异常行为阈值对单组间行为趋势评分数据进行异常性能行为评估，生成性能异常行为数据；

步骤S454：对性能异常行为数据进行电池故障风险因果推理处理，生成电池故障风险数据；

步骤S455：基于电池故障风险数据对性能异常行为数据进行时间序列演化处理，并进行蒙特卡罗模拟，生成电池健康轨迹数据。

4.根据权利要求3所述的基于大数据方法的锂电池寿命预测方法，其特征在于，步骤S5包括以下步骤：步骤S51：根据电池衰减曲线数据进行退化状态分析，生成电池退化状态数据；

步骤S52：根据电池退化状态数据进行动作空间定义，生成电池退化动作空间数据；

步骤S53：基于电池退化动作空间数据通过预设的深度确定性策略梯度对电池衰减曲线数据进行电池寿命预测，生成电池预测寿命数据；

步骤S54：通过汽车BMS电池管理系统获取电池理论寿命数据；

步骤S55：通过电池预测寿命数据对电池理论寿命数据进行差值计算，并进行动态差值跟踪，生成周期寿命差值数据；

步骤S56：根据周期寿命差值数据进行三维归因分析，并进行电池寿命闭环优化处理，生成电池寿命闭环优化数据。