1.一种基于异常点检测的均衡方法，其特征在于，所述方法包括：A.对样本数据集进行数据处理，得到参数的关系函数；

B.采集待检测数据集，利用关系函数自适应地获取参数；

C.对待检测数据集进行异常点检测，执行相应均衡操作。

2.根据权利要求1所述的一种基于异常点检测的均衡方法，其特征在于：对样本数据集进行数据处理，得到参数的关系函数的步骤包括：在无均衡状态下，对电池组进行一个完整周期充放电循环操作，采样各单体电压、SOC和温度等多个特征参数作为样本数据集，标记电池组中的异常单体，对所述样本数据集进行标准化处理，计算标准化后数据集内数据对象的距离矩阵，得到各数据对象之间的距离极差和方差；

计算异常对象和正常对象的分散度，对两者的分散度进行减运算，得到最大差值所对应的领域里邻居个数，计算此时所对应的阈值，保存领域里邻居个数和阈值这两个参数；

分析所保存参数与数据对象分布的关系，得到参数关于数据对象分布的关系函数。

3.根据权利要求1所述的一种基于异常点检测的均衡方法，其特征在于：所述采集待检测数据集，利用关系函数自适应地获取参数的步骤包括：采集当前时刻电池组各单体电压、SOC和温度等特征参数，作为待检测数据集，对待检测数据集进行标准化处理，得到标准化待检测数据集；

计算标准化待检测数据集内数据对象的距离矩阵，得到标准化后待检测数据集内各数据对象之间的距离极差和距离方差；

将所得到的距离极差和距离方差输入到参数的关系函数中，获取领域里邻居个数和阈值这两个参数。

4.根据权利要求1所述的一种基于异常点检测的均衡方法，其特征在于：所述对待检测数据集进行异常点检测的步骤包括：根据所获取的邻域里邻居个数，计算标准化后待检测数据集内数据对象的分散度，并与所获取的阈值进行比较，电池组中若检测出需要均衡的异常单体，则对该异常单体开启均衡，否则不开启均衡。