1.一种单体电池内短路故障自检测方法，其特征在于：包括以下步骤：
s1.建立锂离子电池的一阶等效电路模型，进行间歇性放电-静置实验，并拟合确定荷电状态soc与开路电压ocv的函数关系，然后离线辨识其余模型参数；
s2.采用电压传感器和电流传感器，实时测量锂离子电池端电压和负载电流；
s3.利用负载电流和端电压测量值，计算相邻时刻的安时增量，采用闭环状态观测器在线估计电池soc，依据所得的安时增量以及soc变化值计算内短路电流；
s4.对内短路电流进行滤波，利用滤波后的内短路电流和端电压测量值，采用带自适应遗忘因子的递归最小二乘法对电池内短路电阻进行实时估计；根据预设的内短路电阻阈值，比较并判定电池内短路状态。
2.根据权利要求1所述的一种单体电池内短路故障自检测方法，其特征在于：所述步骤s1包括以下子步骤：
s101.建立电池一阶等效电路模型；
模型的状态空间方程为：
ul(t)＝uoc(t)+il(t)r0+up(t)
其中，t为时间，il为负载电流，相应的il(t)为t时刻的负载电流，up为极化电压，ul为端电压，其中uoc为ocv，z(t)为t时刻soc，q0为电池的额定容量，r0、rp和cp是待辨识的模型参数，具体地：r0为欧姆内阻，rp为极化电阻，cp为极化电容；
s102.进行间歇性放电-静置实验，拟合确定soc-ocv关系表达式为：
其中，np为拟合多项式阶数，ci为拟合系数；
s103.对电池进行混合动力脉冲能力特性测试，根据测试所得数据离线辨识电池模型的欧姆内阻r0、极化内阻rp和极化电容cp。
3.根据权利要求2所述的一种单体电池内短路故障自检测方法，其特征在于：步骤s103中所述的离线辨识采用常用的优化算法，包括批量最小二乘法、遗传算法或粒子群算法中的一种。
4.根据权利要求1所述的一种单体电池内短路故障自检测方法，其特征在于：所述步骤s3包括以下子步骤：
s301.利用k-1时刻负载电流值计算k-1时刻到k时刻的安时增量：
qe(k)＝il(k-1)δt
其中，qe(k)是k-1时刻到k时刻的安时增量，△t为负载电流采样时间间隔；
s302.采用常用闭环状态观测器实时估计电池soc，k时刻soc估计结果计为ze(k)；
s303.依据k-1时刻到k时刻的安时增量及k时刻与k-1时刻的soc差值，k时刻的电池内短路电流的计算公式为：
5.根据权利要求1所述的一种单体电池内短路故障自检测方法，其特征在于：所述步骤s3中的闭环状态观测器包括龙伯格观测器、扩展卡尔曼滤波、无际卡尔曼滤波、粒子滤波或滑膜观测器中的一种。
6.根据权利要求1所述的一种单体电池内短路故障自检测方法，其特征在于：所述步骤s4中的对内短路电流进行滤波处理的方法包括均值滤波、中值滤波或高斯滤波方法；k时刻经过滤波后的内短路电流记为if(k)。
7.根据权利要求1所述的一种单体电池内短路故障自检测方法，其特征在于：所属步骤s4中采用带自适应遗忘因子的递归最小二乘法对电池内短路电阻实时估计的步骤如下：
建立回归方程：
ul(k)＝if(k)·θ(k)；
式中，θ(k)为k时刻待辨识的内短路电阻。
根据上述回归描述方法，带自适应遗忘因子的递归最小二乘算法流程为：
根据已有信息及经验初始化算法参数，需要进行初始化的参数具体为：θ、
在每一个预定的计算点进行迭代计算：
θ(k)＝θ(k-1)+α(k)[ul(k)-θ(k-1)if(k)]
ε(k)＝ul(k)-θ(k)if(k)
其中
按照上述步骤对电池内短路电阻进行实时估计；根据预设的内短路电阻阈值与计算所得的实时内短路电阻，比较并判定当前时刻单体电池内短路状态，实现对电池内短路故障的检测。