1.一种基于红外图像储能电池堆三维温度可视化方法，其特征在于，所述可视化方法包括步骤如下：
1)红外摄像辐射定标
以面源黑体为基准，采集红外热像仪在不同黑体温度下的灰度图像，然后利用图像的灰度和黑体实际温度进行拟合，再辅以环境辐射修正等措施，建立温度与灰度映射模型temval＝m(grayval)，其中temval表示映射的温度值，grayval表示红外图像灰度值，m()表示拟合的非线性方程；
2)获取电池堆表面温度
首先对获取的红外图像预处理，通过小波阈值函数滤除图像的噪声；接着与可见光图像配准，结合图像分割与形态学技术分割出红外电池堆表面；最后结合电池堆节点分布将电池堆表面进行子单元划分，在各个表面子单元内连续插值，对表面子单元内所有插值点积分并除以面积得到相应灰度值，辅以辐射理论对其矫正，根据温度与灰度映射模型temval＝m(grayval)得到电池堆表面温度；
3)基于反距离权重插值的三维温度可视化模型
首先基于反距离权重插值原理，以电池堆表面温度插值得到电池堆三维温度temv1(x,y,z)；接着根据n个温度传感器的温度误差插值得到电池堆三维温度误差temv2(x,y,z)，该分量与temv1(x,y,z)叠加，即得到修正的电池堆三维温度模型temv3(x,y,z)；最后，预留的温度传感器的输出用于评价电池堆三维温度模型temv3(x,y,z)的精度；
4)依据阻抗修正立体子单元内部温度
首先以所用电池型号为基准，采集其不同内芯温度、不同激励频率以及不同电荷状态下的电池阻抗，建立电池阻抗与温度映射模型imp＝g(f,tin,soc)，其中imp表示电池阻抗，f表示激励频率，tin表示电池内芯温度，soc表示电荷状态，imp＝g()表示拟合的非线性方程；接着根据建立的阻抗与温度映射模型估算电池堆立体子单元内部温度
2.如权利要求1所述的一种基于红外图像储能电池堆三维温度可视化方法，其特征在于：所述步骤2)中，电池堆表面子单元以积分方式进行灰度计算，而不是采取简单的均值，以其中一个表面为例，即有：
式(1)中y，z表示坐标，y1，y1表示y轴起点和终点，z1，z2表示z轴起点和终点，fg1(y,z)表示主视灰度分布情况，f(y,z)表示插值点灰度。
3.如权利要求2所述的一种基于红外图像储能电池堆三维温度可视化方法，其特征在于：所述步骤3)中，基于反距离权重插值的三维温度可视化步骤为：
3.1)根据步骤2)得到的电池堆表面温度分布反距离权重插值电池堆三维温度temv1(x,y,z)，即有：
temv1(x,y,z)＝λ1tout1(y,z)+λ2tout2(x,z)+λ3tout3(x,y)(2)
式(2)、(3)中x，y，z表示坐标，temv1(x,y,z)表示立体子单元(x,y,z)处的温度，tout1(y,z)，tout1(x,z)，tout1(x,y)表示不同表面子单元的温度，d1，d2，d3分别表示立体子单元距离(y,z)，(x,z)，(x,y)表面的垂直距离，λ1，λ2，λ3分别表示不同表面子单元对其立体子单元的权重，p表示指数值，默认值为－2；
3.2)以n个采集点的温度误差进行反距离权重插值得到电池堆三维温度误差temv2(x,y,z)，即有
式(4)、(5)中x，y，z表示坐标，temv2(x,y,z)表示立体子单元(x,y,z)处的温度误差，δti(x,y,z)表示采集点i的温度误差；n表示采集点的数量，λi表示采集点i的权重，di表示插值点与采集点i处的直线距离；
3.3)用步骤3.2)计算得到的temv2(x,y,z)补偿步骤3.1)计算得到的temv1(x,y,z),即有修正的电池堆三维温度模型temv3(x,y,z)；
3.4)预留的温度传感器的输出对步骤3.3)重构的三维温度可视化模型以均方误差mse为评价准则进行评价。
4.如权利要求3所述的一种基于红外图像储能电池堆三维温度可视化方法，其特征在于：所述步骤4)中，在soc未知的情况下，电池阻抗与温度映射模型imp＝g(f,tin,soc)通过对soc平均来构造阻抗，以使模型独立于这些影响，即有：
式(6)中n1表示soc的取值数量，n2表示相等soc下测量的次数，vj表示零均值高斯噪声，g(f,tin)表示在soc未知情况下，阻抗与温度映射模型。
5.如权利要求4所述的一种基于红外图像储能电池堆三维温度可视化方法，其特征在于：所述步骤4)中，为确保电池阻抗模型相对于温度的灵敏度，需要确定激励频率f或多个频率fi,i∈{1,...,n}，从而得出估算电池温度的估算即有：
g1(fi,tin,zi)＝re(g(fi,tin)-zi)(8)
g2(fi,tin,zi)＝im(g(fi,tin)-zi)(9)
式(7)、(8)、(9)中n表示测量过程中激励频率f的数量，zi表示测量阻抗，