1.一种电能表误差在线评估方法，其特征在于，包括：根据台区总电能表和各分电能表的数据构建数据集；对所述数据集进行切片，得到多个数据集片段；根据所述数据集片段计算相应的台区线损，采用四分位法对异常的台区线损所对应的数据进行数据清洗；将各电能表在到货全检时的误差初值代入基于能量守恒的电能表误差求解模型，采用第一个数据集片段对所述电能表误差求解模型进行求解，将得到的分电能表至台区总电能表的支路电阻值作为支路电阻初值；当检测到发生预置异常事件时，获取预置异常事件发生前最新的各电能表的误差评估值，根据所述误差评估值和所述求解模型计算得到对应的支路电阻值；对得到的支路电阻值进行变化趋势监测，当达到预置变化条件时，计算对应分电能表的电量和台区线损的Pearson相关系数，若得到的Pearson相关系数的值大于预置系数阈值，判定所述对应分电能表属于疑似超差的目标电能表；所述将各电能表在到货全检时的误差初值代入基于能量守恒的电能表误差求解模型，包括：采用下列基于能量守恒的电能表误差求解模型：式中，y(i)表示台区总电能表y在第i个时段的示值增量，x j (i)为第j个分电能表在第i个时段的示值增量，δ y (i)为台区总电能表y在第i个时段的相对误差；δ j (i)为第j个分电能表在第i个时段的相对误差，P j 为第j个分电能表在第i个时段内的自身损耗，T i 表示第i个时段的时长,U j 为第j个分电能表的供电电压， 为第j个分电能表的等效功率系数，r j 为第j个分电能表至台区总电能表y之间的支路电阻，N为台区分电能表的数量。
2.根据权利要求1所述的电能表误差在线评估方法，其特征在于，所述对所述数据集进行切片，包括：根据台区用户数量对所述数据集进行切片，以使得每个数据集片段的长度大于所述台区用户数量。
3.根据权利要求2所述的电能表误差在线评估方法，其特征在于，所述根据台区用户数量对所述数据集进行切片，具体为：对所述数据集进行切片，使每个数据集片段的长度为所述台区用户数量的1.5～2倍。
4.一种电能表误差在线评估装置，其特征在于，包括：构建模块，用于根据台区总电能表和各分电能表的数据构建数据集；切片模块，用于对所述数据集进行切片，得到多个数据集片段；数据清洗模块，用于根据所述数据集片段计算相应的台区线损，采用四分位法对异常的台区线损所对应的数据进行数据清洗；第一计算模块，用于将各电能表在到货全检时的误差初值代入基于能量守恒的电能表误差求解模型，采用第一个数据集片段对所述电能表误差求解模型进行求解，将得到的分电能表至台区总电能表的支路电阻值作为支路电阻初值；第二计算模块，用于当检测到发生预置异常事件时，获取预置异常事件发生前最新的各电能表的误差评估值，根据所述误差评估值和所述求解模型计算得到对应的支路电阻值；超差电能表确定模块，用于对得到的支路电阻值进行变化趋势监测，当达到预置变化条件时，计算对应分电能表的电量和台区线损的Pearson相关系数，若得到的Pearson相关系数的值大于预置系数阈值，判定所述对应分电能表属于疑似超差的目标电能表；所述第一计算模块具体用于：采用下列基于能量守恒的电能表误差求解模型：式中，y(i)表示台区总电能表y在第i个时段的示值增量，x j (i)为第j个分电能表在第i个时段的示值增量，δ y (i)为台区总电能表y在第i个时段的相对误差；δ j (i)为第j个分电能表在第i个时段的相对误差，P j 为第j个分电能表在第i个时段内的自身损耗，T i 表示第i个时段的时长,U j 为第j个分电能表的供电电压， 为第j个分电能表的等效功率系数，r j 为第j个分电能表至台区总电能表y之间的支路电阻，N为台区分电能表的数量。
5.根据权利要求4所述的电能表误差在线评估装置，其特征在于，所述切片模块具体用于：根据台区用户数量对所述数据集进行切片，以使得每个数据集片段的长度大于所述台区用户数量。
6.根据权利要求5所述的电能表误差在线评估装置，其特征在于，所述切片模块根据台区用户数量对所述数据集进行切片时，具体用于：对所述数据集进行切片，使每个数据集片段的长度为所述台区用户数量的1.5～2倍。
7.一种电能表误差在线评估设备，其特征在于，包括：存储器，用于存储指令；其中，所述指令为可实现如权利要求1-3任意一项所述的电能表误差在线评估方法的指令；处理器，用于执行所述存储器中的指令。
8.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1-3任意一项所述的电能表误差在线评估方法。
