1.一种电池组故障检测系统，其特征在于，包括：故障定位模块，在获取异常气体浓度超过预设阈值的条件下，触发设置于电池组上方的三轴驱动单元，带动气体传感器遍历电池组上方区域，标记异常气体浓度最高位置下对应的电池板；

数据汇总模块，获取标记的电池板的状态参数，并对状态参数进行预处理；

实时分析模块，依据经过预处理的状态参数，搭建数据分析计算模型，生成标记电池板的实时异常状态评估值Asv评测调节模块，在获取到实时异常状态评估值Asv

标记的电池板的状态参数包括电压、温度以及SOH值，SOH值以百分比表示，用于反映电池板相对于新电池的容量退化程度，对状态参数进行预处理的过程包括数据清洗和无量纲化处理；

标记电池板的实时异常状态评估值Asv

式中，Vr

2.根据权利要求1所述的一种电池组故障检测系统，其特征在于：获取的异常气体包括氢气、氧气以及一氧化碳，异常气体浓度表示：氢气、氧气以及一氧化碳任一气体浓度与对应预设阈值之间差值最大的浓度值。

3.根据权利要求2所述的一种电池组故障检测系统，其特征在于：三轴驱动单元包括X轴、Y轴以及Z轴三个方向的步进机构。

4.根据权利要求1所述的一种电池组故障检测系统，其特征在于：在基于曲线图的趋势建立预测模型后，需要根据曲线图的趋势进行预测，预测的具体步骤如下：S101、绘制曲线图：使用已有的实时异常状态评估值，在横轴上表示时间，纵轴上表示实时异常状态评估值，绘制曲线图，将不同时间点的实时异常状态评估值进行连接；

S102、确定趋势：根据得到的曲线图，判断并识别实时异常状态评估值的整体趋势；

S103、建立模型：基于曲线图的趋势，使用线性回归建立预测模型；

S104、预测评估值：使用选定的预测模型，将曲线图的历史数据输入模型，模型将根据曲线的趋势进行计算，预测出后续每个时刻所对应的实时异常状态评估值。

5.根据权利要求4所述的一种电池组故障检测系统，其特征在于：在当前电池板的实时异常状态评估值Asv

6.根据权利要求5所述的一种电池组故障检测系统，其特征在于：执行的短接策略为：控制三轴驱动单元带动气体传感器两侧配置的短接板，并对标记的电池板进行短接操作。

7.一种电池组故障检测方法，使用权利要求1至6中的任一种所述系统，其特征在于：包括如下步骤：S1、在获取异常气体浓度超过预设阈值的条件下，触发设置于电池组上方的三轴驱动单元，带动气体传感器遍历电池组上方区域，标记异常气体浓度最高位置下对应的电池板；

其中，获取的异常气体包括氢气、氧气以及一氧化碳，异常气体浓度表示：氢气、氧气以及一氧化碳任一气体浓度与对应预设阈值之间差值最大的浓度值；三轴驱动单元包括X轴、Y轴以及Z轴三个方向的步进机构；

S2、获取标记的电池板的状态参数，并对状态参数进行预处理；

其中，标记的电池板的状态参数包括电压、温度以及SOH值，对状态参数进行预处理的过程包括数据清洗和无量纲化处理；

S3、依据经过预处理的状态参数，搭建数据分析计算模型，生成标记电池板的实时异常状态评估值AsvS4、在获取到实时异常状态评估值Asv