1.充电桩负荷预测方法，其特征在于，该方法的具体步骤为：

S100、充电桩通过车桩通信协议实时获取车辆电池管理系统BMS数据，同时，云端指纹库返回匹配该电池型号的基准充电曲线模板，所述基准充电曲线模板包含恒流/恒压阶段功率函数Pbase(t,SoC；

S200、动态预测引擎接收S100中云端指纹库下发的基准充电曲线模板和BMS数据，基于实时BMS数据加载动态系数调整模板参数，计算预测功率Ppredict(t)；

S300、监测实际充电功率Preal(t)，计算误差ΔP＝|Ppredict‑Preal|，当ΔP>10％且持续5分钟时，各充电桩将误差特征向量加密上传，云端剔除异常值后按电池型号分组聚合形成该型号电池的误差特征集合Ver；

S400、云端用聚合数据训练神经网络构成的曲线修正模型更新模板，并将更新后的模板差分下发至同型号充电桩，充电桩接收后立即切换预测引擎参数，旧模板存入历史版本库；

S500、预测引擎输出区域总负荷曲线并转换为电网通信协议指令，并根据实际电网负荷和充电桩群SoC值，进行功率调整。

2.根据权利要求1所述的充电桩负荷预测方法，其特征在于，所述S100中，充电桩通过通信接口建立与车辆电池管理系统BMS的实时数据交互链路，向BMS发送状态读取指令，请求获取实时数据项包括：电池当前剩余电量SoC值、电池健康度SOH、电池型号，并同步采集电池温度数据T及车辆唯一识别码；

充电桩将采集到的电池型号进行标准化处理，去除冗余字符后生成唯一型号编码，并关联车辆唯一识别码与当前充电会话，将电池数据包绑定至充电桩端口编号及时间戳t，通过加密传输通道发送至预存的云端指纹库；

云端指纹库接收型号编码后，匹配对应的基准充电曲线模板，所述基准充电曲线模板包括恒流阶段功率函数Pbase_cc(t,SoC)和恒压阶段功率函数Pbase_cv(t,SoC)；

所述恒流阶段功率函数Pbase_cc(t,SoC)满足Pbase_cc(t,SoC)＝Prated×f(SoC)，其中Prated为充电桩额定功率，f(SoC)为SoC的线性函数，当SoC在0‑80％时，f(SoC)＝1.0，当SoC在

80％‑95％时，f(SoC)＝0.5；

所述恒压阶段功率函数Pbase_cv(t,SoC)满足Pbase_cv(t,SoC)＝k×Urated×I(t)，其中k为根据电池型号预设的转换效率系数，取值为0.92‑0.95，Urated为电池额定电压，I(t)为恒压阶段的递减电流函数且 Imax为恒压阶段起始时的最大充电电流，t0为从恒压阶段开始的累计充电时间；

云端将包含恒流/恒压阶段功率函数的基准充电曲线模板封装，下发至对应的充电桩，模板数据包含时间轴、各时间点对应的功率值及函数参数说明。

3.根据权利要求1所述的充电桩负荷预测方法，其特征在于，所述S200中的动态预测引擎接收S100中云端指纹库下发的基准充电曲线模板，解析该模板中的恒流阶段功率函数Pbase_cc(t,SoC)和恒压阶段功率函数Pbase_cv(t,SoC)，同时获取充电桩通过通信链路实时传输的BMS数据，并按照Ppredict(t)＝Pbase(t,SoC)×ktemp(T)×kSOH(SOH)计算并预测15分钟内的功率Ppredict(t)，其中，ktemp(T)为温度影响系数，kSOH(SOH)为电池健康度影响系数，Pbase(t,SoC)为恒流/恒压阶段功率函数。

4.根据权利要求3所述的充电桩负荷预测方法，其特征在于，所述S200中，动态预测引擎基于实时BMS数据，加载动态系数调整模板参数，包括：对获取的SoC值进行判断，当SoC<30％时，进入恒流充电阶段，启用预设的快充系数kfast，即Ppredict(t)＝Pbase(t,SoC)×ktemp(T)×kSOH(SOH)×kfast，对于SOH≥90％的电池，kfast取值1.2‑1.3，对于70％≤SOH<90％的电池，kfast取值1.1‑1.2，对于SOH<70％的电池，kfast取值1.0‑1.1；当SoC≥30％时，进入恒流阶段，kfast取值1.0；

对于温度影响系数ktemp(T)，当电池温度在25℃‑35℃的最佳工作区间时，ktemp(T)取值

1.0，当温度低于25℃时，每降低1℃，ktemp(T)线性下降0.01，当温度高于35℃时，每升高1℃，ktemp(T)线性下降0.02，且ktemp(T)最低值不小于0.8；

对于电池健康度影响系数kSOH(SOH)，当SOH≥80％时，kSOH(SOH)＝0.8+0.002×(SOH‑

80)，当SOH<80％时kSOH(SOH)＝0.8；

基于计算出的预测功率，按时间戳t生成15分钟内的电能需求曲线，并关联对应的充电桩端口编号、车辆唯一识别码，同步至云端。

5.根据权利要求1所述的充电桩负荷预测方法，其特征在于，所述S300中，充电桩实时采集自身输出的实际充电功率Preal(t)，并关联对应的时间戳、车辆唯一识别码及充电桩端口编号；

调用S200中生成的同期预测功率数据Ppredict(t)，按照ΔP＝|Ppredict‑Preal|逐分钟计算功率误差值，同时记录每次计算对应的SoC值、电池温度及SOH健康度；

对连续5分钟的误差值进行监测，当连续5分钟均满足ΔP>10％时，触发误差数据上传机制；

充电桩对触发上传的误差数据进行打包处理，形成误差特征向量Ve＝[ΔP,SoC,T,SOH]，其中每个参数均附带对应的时间戳，通过加密传输通道上传至云端；

云端接收各充电桩上传的加密误差特征向量，对数据进行清洗，剔除异常值，将清洗后的有效误差特征向量按照S100中获取的电池型号进行分组，对同型号电池的误差特征向量进行聚合，生成该型号电池的误差特征集合Ver。

6.根据权利要求1所述的充电桩负荷预测方法，其特征在于，所述S500中，云端调用预设的神经网络架构训练曲线修正模型，所述架构采用3层全连接层，包括输入层、隐藏层、输出层，以生成的同型号电池误差特征集合Ver作为训练数据集，按8:2比例划分为训练集与验证集；

通过训练集对曲线修正模型进行训练，将验证集输入训练完成曲线修正模型，输出新的快充系数knew‑fast；

基于knew‑fast对基准充电曲线模板中的恒流阶段功率函数Pbase_cc(t,SoC)进行修正，修正公式为Pnew_cc(t,SoC)＝Pbase_cc(t,SoC)×(knew‑fast/kfast)，其中，kfast为模板中原快充系数，生成差分更新包，所述差分更新包仅包含与旧模板的差异数据；

云端根据电池型号匹配对应的充电桩列表，通过加密传输通道将差分更新包定向下发至同型号电池对应的充电桩；

充电桩接收差分更新包后，自动与本地存储的旧模板合并生成新模板，替换动态预测引擎中的当前模板参数，同时将旧模板按电池型号、更新时间戳的命名规则存入历史版本库，并向云端反馈更新成功回执。

7.根据权利要求1所述的充电桩负荷预测方法，其特征在于，所述S500中，预测引擎汇总区域内所有充电桩15分钟内的电能需求曲线，按照时间轴对齐后，通过Ltotal(t)＝∑Ppredict(t)计算区域总负荷曲线；

云端将区域总负荷曲线转换为电网通信协议指令，指令格式包含起始时间、持续时长、需求功率、最大功率爬坡率；

电网调度系统接收协议指令，实时监测区域内充电桩的实际总负荷值，当实际负荷连续30秒大于预设的安全阈值时，向充电桩发送降功率命令，所述安全阈值为区域电网最大承载功率的90％，所述降功率命令具体为：充电桩接收降功率命令后，通过建立的车桩通信链路查询当前充电车辆的SoC值，当车辆处于充电状态且SoC≥70％时，则将输出功率降至当前实际功率的80％，当车辆SoC≤30％时，则将输出功率降至当前实际功率的90％；

充电桩完成功率调整后，向电网调度系统反馈实际执行后的功率值及调整完成时间，电网调度系统实时监测调整后的区域总负荷，当总负荷回落至安全阈值以下时，解除降功率状态，允许充电桩恢复至正常功率输出。

8.充电桩负荷预测系统，适用于权利要求1‑7任一所述的充电桩负荷预测方法，其特征在于，该系统的组成部分包括：车桩数据交互模块、云端指纹库模块、动态预测引擎模块、联邦学习更新模块、电网协同控制模块；

所述车桩数据交互模块用于建立充电桩与车辆BMS的实时通信链路，获取SoC值、电池温度、SOH健康度、电池型号的实时BMS数据，并将电池型号标准化处理后发送至云端指纹库模块，同时接收云端下发的基准充电曲线模板；

所述云端指纹库模块预存不同电池型号对应的基准充电曲线模板，接收车桩数据交互模块发送的电池型号编码后，匹配并下发对应的模板，同时存储各型号电池的历史模板版本；

所述动态预测引擎模块接收云端指纹库模块下发的模板及车桩数据交互模块传输的实时数据，解析模板函数并判断SoC值，启用对应快充系数，生成预测功率及15分钟内的电能需求曲线；

所述联邦学习更新模块监测实际充电功率与预测功率的误差，将误差特征向量加密上传至云端，接收云端通过神经网络训练生成的曲线修正模型及更新后的模板，替换本地模板并存储旧模板至历史版本库；

所述电网协同控制模块汇总动态预测引擎模块生成的区域总负荷曲线，转换为电网通信协议指令，根据车辆SoC值控制充电桩调整输出功率。