CN114061028A - 空调器及其除霜方法和计算机可读存储介质 - Google Patents

空调器及其除霜方法和计算机可读存储介质 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种空调器的除霜方法，所述空调器的除霜方法包括以下步骤：在空调器运行制热模式后，定时获取所述空调器的出风温度以及制热量；根据获取的所述制热量确定制热衰减量，并确定所述出风温度与当前的室内温度之间的第一差值；在所述制热衰减量大于第一预设阈值，且所述第一差值小于第一预设差值时，对所述空调器的室外机进行除霜。本发明还公开一种空调器和计算机可读存储介质。本发明空调器的除霜判断准确性较高。

Description

空调器及其除霜方法和计算机可读存储介质
技术领域
本发明涉及空调器技术领域，尤其涉及空调器及其除霜方法和计算机可读存储介质。
背景技术
空调器在进行制热时，会使得室外机的室外换热器有可能结霜。室外换热器结霜后会导致室内机制热效果降低，此时空调器需要进行除霜以保证室内机的制热效果。
现有空调器确定室外机是否需要结霜往往通过设定的制热运行时间、室外环境温度以及室外机换热器的蒸发温度来判断。但由于每一种型号的产品的压缩机、换热器等配置不完全相同，采用设定的制热运行时间、室外环境温度以及室外机换热器的蒸发温度来判断不同型号的空调器是否结霜，可能导致除霜误判断，也即出现无霜化霜、结霜不厚也化霜的现象，空调器的除霜判断准确性低。
发明内容
本发明的主要目的在于提供一种空调器及其除霜方法和计算机可读存储介质，旨在解决空调器的除霜判断准确性低的问题。
为实现上述目的，本发明提供的一种空调器的除霜方法，所述空调器的除霜方法包括以下步骤：
在空调器运行制热模式后，定时获取所述空调器的出风温度以及制热量；
根据获取的所述制热量确定制热衰减量，并确定所述出风温度与当前的室内温度之间的第一差值；以及
在所述制热衰减量大于第一预设阈值，且所述第一差值小于第一预设差值时，对所述空调器的室外机进行除霜。
在一实施例中，所述根据获取的所述制热量确定制热衰减量的步骤包括：
在已获取的各个所述制热量中确定最大制热量；以及
根据所述最大制热量与当前获取的制热量之间的第二差值以及所述最大制热量，确定制热衰减量。
在一实施例中，所述定时获取所述空调器的出风温度以及制热量的步骤包括：
定时获取所述空调器的运行参数，所述运行参数为多个；以及
根据每个所述运行参数以及每个所述运行参数对应的第一权重，确定所述空调器的出风温度以及制热量。
在一实施例中，所述根据每个所述运行参数以及每个所述运行参数对应的第一权重，确定所述空调器的出风温度以及制热量的步骤包括：
获取每个所述运行参数对应的第二预设阈值；
根据每个所述运行参数对应的数值、所述第一权重以及所述第二预设阈值，确定每个运行参数对应的第一参考数值；以及
根据各个所述第一参考数值确定所述空调器的制热量以及出风温度。
在一实施例中，所述根据各个所述第一参考数值确定所述空调器的制热量以及出风温度的步骤包括：
将各个所述第一参考数值依次输入至所述空调器中的每个计算节点，并对每个所述计算节点对应的各个所述第一参考数值求和，得到每个所述计算节点对应的第二参考数值；
确定每个所述计算节点对应的第二权重、第三权重以及第三预设阈值；
根据所述计算节点的对应的所述第二参考数值、所述第二权重以及所述第三预设阈值确定每个所述计算节点对应的第三参考数值，且根据所述计算节点的对应的所述第二参考数值、所述第三权重以及所述第三预设阈值确定每个所述计算节点对应的第四参考数值；以及
根据各个所述第三参考数值确定所述空调器的制热量，且根据各个所述第四参考数值确定所述空调器的出风温度。
在一实施例中，所述计算节点的数量根据所述运行参数的数量以及除霜判断因子的数量预先设置，所述除霜判断因子包括制热量以及出风温度。
在一实施例中，所述定时获取所述空调器的出风温度以及制热量的步骤包括：
定时获取所述空调器对应的运行参数，所述运行参数为多个；以及
通过预测模型以及所述运行参数确定所述空调器的出风温度以及制热量，所述预测模型通过所述运行参数、空调器的出风温度以及空调器的制热量训练得到。
在一实施例中，所述运行参数包括以下至少一种参数：室内环境温度、室外环境温度、室外环境湿度、压缩机频率、室内风机转速、室外风机转速、排气温度、排气压力以及压缩机的吸气压力。
为实现上述目的，本发明还提供一种空调器，所述空调器包括存储器、处理器以及存储在所述存储器并可在所述处理器上运行的除霜程序，所述除霜程序被所述处理器执行时实现如上所述的空调器的除霜方法的各个步骤。
为实现上述目的，本发明还提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有除霜程序，所述除霜程序被处理器执行时实现如上所述的空调器的除霜方法的各个步骤。
本发明提供的空调器及其除霜方法和计算机可读存储介质，空调器在运行制热模式后，实时获取空调器的出风温度以及制热量，并根据获取的制热量确定制热衰减量，且确定出风温度与当前的室内温度的差值，在制热衰减量大于预设阈值且差值小于预设差值，则对室内机进行除霜。由于室外机结霜程度较大时，会大大降低空调器的制热效果，使得空调器的制热量减少且使得空调器出风温度较低，也即空调器可以通过制热衰减量以及出风温度准确的确定室外机是否结霜，无需通过制热运行时间、室外温度以及蒸发温度判断室外机是否结霜，避免空调器的机型不同出现除霜误判的情况，空调器的除霜判断准确性较高。
附图说明
图1为本发明实施方案涉及的空调器的硬件架构示意图；
图2为本发明空调器的除霜方法第一实施例的流程示意图；
图3为本发明空调器的除霜方法第二实施例中步骤S20的细化流程示意图；
图4为本发明空调器的除霜方法第三实施例中步骤S10的细化流程示意图；
图5为本发明空调器的除霜方法第四实施例中步骤S10的细化流程示意图；
图6为本发明涉及的预存模型的工作流程示意图。
本发明目的的实现、功能特点及优点将结合实施例，参照附图做进一步说明。
具体实施方式
应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。
本发明实施例的主要解决方案是：在空调器运行制热模式后，定时获取所述空调器的出风温度以及制热量；根据获取的所述制热量确定制热衰减量，并确定所述出风温度与当前的室内温度之间的第一差值；在所述制热衰减量大于第一预设阈值，且所述第一差值小于第一预设差值时，对所述空调器的室外机进行除霜。
由于室外机结霜程度较大时，会大大降低空调器的制热效果，使得空调器的制热量减少且使得空调器出风温度较低，也即空调器可以通过制热衰减量以及出风温度准确的确定室外机是否结霜，无需通过制热运行时间、室外温度以及蒸发温度判断室外机是否结霜，避免空调器的机型不同出现除霜误判的情况，空调器的除霜判断准确性较高。
如图1所示，图1是本发明实施方案涉及的空调器的硬件构架示意图。
本发明实施例方案涉及的终端可以是空调器，空调器包括：处理器101，例如CPU，存储器102以及通信总线103。其中，通信总线103用于实现这些组件之间的连接通信。
存储器102可以是高速RAM存储器，也可以是稳定的存储器(non-volatilememory)，例如磁盘存储器。如图1所示，作为一种计算机存储介质的存储器103中可以包括除霜程序；而处理器101可以用于调用存储器102中存储的除霜程序，并执行以下操作：
在空调器运行制热模式后，定时获取所述空调器的出风温度以及制热量；
根据获取的所述制热量确定制热衰减量，并确定所述出风温度与当前的室内温度之间的第一差值；以及
在所述制热衰减量大于第一预设阈值，且所述第一差值小于第一预设差值时，对所述空调器的室外机进行除霜。
在一实施例中，处理器101可以用于调用存储器102中存储的除霜程序，并执行以下操作：
在已获取的各个所述制热量中确定最大制热量；以及
根据所述最大制热量与当前获取的制热量之间的第二差值以及所述最大制热量，确定制热衰减量。
在一实施例中，处理器101可以用于调用存储器102中存储的除霜程序，并执行以下操作：
定时获取所述空调器的运行参数，所述运行参数为多个；以及
根据每个所述运行参数以及每个所述运行参数对应的第一权重，确定所述空调器的出风温度以及制热量。
在一实施例中，处理器101可以用于调用存储器102中存储的除霜程序，并执行以下操作：
获取每个所述运行参数对应的第二预设阈值；
根据每个所述运行参数对应的数值、所述第一权重以及所述第二预设阈值，确定每个运行参数对应的第一参考数值；以及
根据各个所述第一参考数值确定所述空调器的制热量以及出风温度。
在一实施例中，处理器101可以用于调用存储器102中存储的除霜程序，并执行以下操作：
将各个所述第一参考数值依次输入至所述空调器中的每个计算节点，并对每个所述计算节点对应的各个所述第一参考数值求和，得到每个所述计算节点对应的第二参考数值；
确定每个所述计算节点对应的第二权重、第三权重以及第三预设阈值；
根据所述计算节点的对应的所述第二参考数值、所述第二权重以及所述第三预设阈值确定每个所述计算节点对应的第三参考数值，且根据所述计算节点的对应的所述第二参考数值、所述第三权重以及所述第三预设阈值确定每个所述计算节点对应的第四参考数值；以及
根据各个所述第三参考数值确定所述空调器的制热量，且根据各个所述第四参考数值确定所述空调器的出风温度。
在一实施例中，处理器101可以用于调用存储器102中存储的除霜程序，并执行以下操作：
所述计算节点的数量根据所述运行参数的数量以及除霜判断因子的数量预先设置，所述除霜判断因子包括制热量以及出风温度。
在一实施例中，处理器101可以用于调用存储器102中存储的除霜程序，并执行以下操作：
定时获取所述空调器对应的运行参数，所述运行参数为多个；以及
通过预测模型以及所述运行参数确定所述空调器的出风温度以及制热量，所述预测模型通过所述运行参数、空调器的出风温度以及空调器的制热量训练得到。
在一实施例中，处理器101可以用于调用存储器102中存储的除霜程序，并执行以下操作：
所述运行参数包括以下至少一种参数：室内环境温度、室外环境温度、室外环境湿度、压缩机频率、室内风机转速、室外风机转速、排气温度、排气压力以及压缩机的吸气压力。
本实施例根据上述方案，空调器在运行制热模式后，实时获取空调器的出风温度以及制热量，并根据获取的制热量确定制热衰减量，且确定出风温度与当前的室内温度的差值，在制热衰减量大于预设阈值且差值小于预设差值，则对室内机进行除霜。由于室外机结霜程度较大时，会大大降低空调器的制热效果，使得空调器的制热量减少且使得空调器出风温度较低，也即空调器可以通过制热衰减量以及出风温度准确的确定室外机是否结霜，无需通过制热运行时间、室外温度以及蒸发温度判断室外机是否结霜，避免空调器的机型不同出现除霜误判的情况，空调器的除霜判断准确性较高。
基于上述空调器的硬件构架，提出本发明空调器的除霜方法的实施例。
参照图2，图2为本发明空调器的除霜方法的第一实施例，所述空调器的除霜方法包括以下步骤：
步骤S10，在空调器运行制热模式后，定时获取所述空调器的出风温度以及制热量；
空调器在运行制热模式时，室外机的室外换热器作为冷凝器。随着空调器制热模式的持续运行，室外换热器一直处于低温状态，从而导致室外换热器结霜，且结霜的厚度越来越大。
而空调器制热时，是依靠室外换热器从外界获取热量。若室外换热器的结霜厚度越大，则室外换热器获取热量的程度越低，也即室外换热器的热交换速率越小，导致空调器的制热效果变差。制热效果变差体现在空调器的制热量降低，且出风温度变低。因此，空调器可以根据制热量的筛减程度以及出风温度的变化来确定室外换热器是否需要除霜以保证制热效果。
空调器在运行制热模式后，定时获取空调器的出风温度以及制热量。出风温度可以通过空调器出风口处的温度传感器检测得到，而制热量可以根据经验公式得到。经验公式中已知量为影响制热量的运行参数的数值，运行参数可以是压缩机运行频率、节流阀开度等。也即装置根据经验公式以及获取的运行参数确定制热量。
步骤S20，根据获取的所述制热量确定制热衰减量，并确定所述出风温度与当前的室内温度之间的第一差值；
空调器是定时获取制热量，因而可以根据前一次获取的制热量减去当前获取的制热量得到制热衰减量。空调器通过室内机外部设置的温度传感器获取当前的室内温度，闭关确定出风温度与室内温度之间的第一差值。
步骤S30，在所述制热衰减量大于第一预设阈值，且所述第一差值小于第一预设差值时，对所述空调器的室外机进行除霜。
空调器中存储有第一预设阈值，若是制热衰减量大于第一预设阈值，即可确定空调器的制热效果变差。需要说明的是制热衰减量是前一个获取的制热量减去当前获取的制热量得到，若是两者相减得到的是正数，即可确定空调器制热效果变差；若是两者相减得到的是负数，即可确定空调器的制热效果有所上升。为了表征制热衰减量，在计算得到的数值前增加负号，从而得到确定表征制热效果变差的制热衰减量，也即制热衰减量大于第一预设阈值，即可确定空调器的制热效果变得较差。
制热衰减量大于第一预设阈值有可能是空调器产生波动而导致的，因此装置可以通过出风温度与室内温度之间的差值进一步确定空调器的制热效果是否变得较差。室外换热器结霜的厚度较大时，由于换热效率降低，会使得出风温度变低，而室内温度变动的幅度较小(空调器运行制热模式一段时间后，在进行除霜的判断，因而室内温度较为稳定，使得室内温度的变动幅度较小)，若是出风温度与室内温度之间的第一差值小于预设差值，即可确定出风温度降低。出风温度降低结合制热衰减量较大，空调器即可准确的确定室外换热器需要进行除霜。也即在制热衰减量大于第一预设阈值，且第一差值小于第一预设差值时，对空调器的室外机进行除霜。
在本实施例提供的技术方案中，空调器在运行制热模式后，实时获取空调器的出风温度以及制热量，并根据获取的制热量确定制热衰减量，且确定出风温度与当前的室内温度的差值，在制热衰减量大于预设阈值且差值小于预设差值，则对室内机进行除霜。由于室外机结霜程度较大时，会大大降低空调器的制热效果，使得空调器的制热量减少且使得空调器出风温度较低，也即空调器可以通过制热衰减量以及出风温度准确的确定室外机是否结霜，无需通过制热运行时间、室外温度以及蒸发温度判断室外机是否结霜，避免空调器的机型不同出现除霜误判的情况，空调器的除霜判断准确性较高。
参照图3，图3为本发明空调器的除霜方法的第二实施例，基于第一实施例，所述步骤S20包括：
步骤S21，在已获取的各个所述制热量中确定最大制热量；
步骤S22，根据所述最大制热量与当前获取的制热量之间的第二差值以及所述最大制热量确定制热衰减量，并确定所述出风温度与当前的室内温度之间的第一差值。
在本实施例中，空调器可以从已获取的各个制热量中确定最大制热量，最大制热量对应空调器制热效果最佳的时刻。空调器通过最大制热量减去当前获取的制热量得到第二差值，再通过第二差值除以最大制热量得到制热衰减量。需要说明的是，最大制热量与当前获取的制热量为不同的制热量。也即在当前获取的制热量为最大制热量，则确定空调器的制热效果较佳，室外换热器并未结霜或者结霜的厚度较小，无需对室外换热器进行除霜。
空调器在确定制热衰减量后，在通过出风温度减去室内温度得到第一差值，从而通过制热衰减量以及第一差值判断空调器是否需要除霜。
在本实施例提供的技术方案中，空调器在已获取的各个制热量中确定最大制热量，并根据最大制热量与当前制热量之间的第二差值以及最大制热量，准确的确定制热衰减量。
参照图4，图4为本发明空调器的除霜方法的第三实施例，基于第一或第二实施例，所述步骤S10包括：
步骤S11，定时获取所述空调器对应的各个运行参数，所述运行参数为多个；
步骤S12，根据每个所述运行参数以及每个所述运行参数对应的第一权重，确定所述空调器的出风温度以及制热量。
在本实施例中，空调器定时获取空调器对应的运行参数，运行参数为多个，各个运行参数指的是影响空调器的出风温度以及制热量的参数。运行参数包括但不限于以下至少一种参数：室内环境温度、室外环境温度、室外环境湿度、压缩机频率、室内风机转速、室外风机转速、排气温度、排气压力以及压缩机的吸气压力。
空调器可以通过各个运行参数确定制热量以及出风温度。具体的，各个运行参数具有对应的权重，权重定义为第一权重。运行参数的第一权重的大小与该运行参数影响出风温度以及制热量的程度有关，对出风温度以及制热量影响越大的运行参数，运行参数对应的权重也就越大。例如，压缩机频率对制热量以及出风温度的影响是最大的，因而压缩机频率对应的第一权重设置为最大；而室外环境湿度对于制热量以及出风温度的影响较小，室外环境湿度对应的第一权重设置为较小。
在空调器获取各个运行参数对应的第一权重后，即可根据各个运行参数以及各个运行参数对应的第一权重确定制热量以及出风温度。具体的，每个运行参数具有对应的数值，空调器将运行参数的数值与该运行参数对应的第一权重进行乘积，再将各个运行参数乘积运算之后的数值进行叠加得到数值总和。数值总和与制热量、出风温度之间具有映射关系，空调器可以通过数值总和以及映射关系即可得到制热量以及出风温度。
在本实施例提供的技术方案中，空调器获取各个运行参数以及各个运行参数对应的第一权重，从而根据运行参数以及运行参数对应的第一权重，准确的确定制热量以及出风温度。
在一实施例中，在确定空调器的制热量以及出风温度时，需要考虑空调器实际工况，因此，对每个运行参数设置对应的第二预设阈值，第二预设阈值可以理解为空调器实际工况下运行参数的波动数值，第二预设阈值可以为经验值，且每个运行参数具有对应的第二预设阈值。将运行参数的数值定义为Xj，运行参数对应的第一权重定义为Wij，运行参数对应的第二预设阈值定义为qj。空调器根据运行参数对应的数值、第一权重以及第二预设阈值确定每个运行参数对应的第一参考数值f(x)，也即f(x)＝Xj×Wij-qj。各个第一参考数值f(x)之和∑(Xj×Wij-qj)与制热量以及出风温度之间具有映射关系，空调器可以根据映射关系以及∑(Xj×Wij-qj)，计算得到制热量以及出风温度。
本实施例考虑空调器的实际工况，能够更加准确的确定空调器的制热量以及出风温度。
在一实施例中，空调器在确定各个第一参考数值后，对各个第一参考数值进行求和得到第二参考数值。第二参考数值与制热量以及出风温度之间的映射关系是理论上的映射关系，空调器需要考虑实际工况。对此，空调器中设置多个计算节点，将各个第一参考数值输入至每个计算节点中，从而计算每个计算节点对应的各个第一参考数值之和，也即得到每个计算阶段对应的第二参考数值。计算节点的数量通过运行参数的数量以及除霜判断因子的数量预先设置，除霜判断因子为制热量以及出风量，也即除霜判断因子的数量为2。也即计算节点的数量N＝a+√(n+m)，其中，n为运行参数的数量，m为除霜判断因子的数量，a为常量，N为计算节点的数量。a为经验值，a可为4，而在本实施例中，除霜判断因子为2，运行参数的数量为9，则预设数量N＝7，也即在a+√(n+m)的计算结果带有小数，则取整数得到N＝7。
每个计算节点对应设置第二权重、第三权重以及第三预设阈值。第三预设阈值也可以理解为空调器实际工况下第二参考数值的修正值。第二权重用于确定制热量，而第三权重用于确定出风温度。空调器根据计算节点的对应的第二参考数值、第二权重以及第三预设阈值确定每个计算节点对应的第三参考数值，且根据计算节点的对应的第二参考数值、第三权重以及第三预设阈值确定每个计算节点对应的第四参考数值，从而根据各个第三参考数值得到制热量，且根据各个第四参考数值得到出风温度。
具体的，第二参考数值Qj＝∑(Xj×Wij-qj)，第二权重为Wik1，第三权重为Wik2，而第三预设阈值为qk，第三参考数值＝∑(Wik1×(∑(Xj×Wij-qj)))-qk；第四参考数值＝(Wik2×((Xj×Wij-qj)))-qk。
制热量Y1＝∑(Wik1×(∑(Xj×Wij-qj)))-qk)；
出风温度Y2＝∑(Wik2×(∑(Xj×Wij-qj)))-qk)。
需要说明的是，上述第二权重以及第三权重的设置是不断调试得到的，调试原理为梯度下降法。
参照图5，图5为本发明空调器的除霜方法的第四实施例，基于第一或第二实施例，所述步骤S10包括：
步骤S13，定时获取所述空调器对应的运行参数，所述运行参数为多个；
步骤S14，通过预测模型以及所述运行参数确定所述空调器的出风温度以及制热量，所述预测模型通过所述运行参数、空调器的出风温度以及空调器的制热量训练得到。
在本实施例中，空调器中设有预测模型，预测模型用于预测出空调器当前的制热量以及出风温度。
具体的，空调器获取各个运行参数，运行参数包括但不限于以下至少一种参数：室内环境温度、室外环境温度、室外环境湿度、压缩机频率、室内风机转速、室外风机转速、排气温度、排气压力以及压缩机的吸气压力。
空调器将各个运行参数输入至预测模型中，即可获得预测模型输出的制热量以及出风温度。预设模型通过各个运行参数、制热量以及出风温度训练得到。具体的，预设模型的工作流程图可以参照图6，也即每个运行参数输入至对应的输入层，每个输入层设置第一权重Wij以及第二预设阈值qj，每个输入层基于第一权重、第二预设阈值以及运行参数的数值计算的结构输入至预设数量的隐含层，隐含层(隐含层可以理解为上述实施例中的计算节点)设置有第二权重Wik1、第三权重Wik2以及第三预设阈值qk，从而根据各个隐含层的计算结果得到制热量Y1以及出风温度Y2。隐含层的数量可以参照上述计算节点数量的设置方法，在此不再进行赘述。其中，图6中输入层、隐含层以及输出层均为预测模型的神经网络结构。
当然，预测模型可以设置在服务器上，空调器将获取的运行参数发送至服务器，请求服务器基于预测模型返回制热量以及出风温度。
在本实施例提供的技术方案中，空调器通过预测模型以及获取的各个运行参数可以快速准确的确定空调器的制热量以及出风温度。
本发明还提供一种空调器，所述空调器包括存储器、处理器以及存储在所述存储器并可在所述处理器上运行的除霜程序，所述除霜程序被所述处理器执行时实现如上实施例所述的空调器的除霜方法的各个步骤。
本发明还提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有除霜程序，所述除霜程序被处理器执行时实现如上所述的空调器的除霜方法的各个步骤。
上述本发明实施例序号仅仅为了描述，不代表实施例的优劣。
需要说明的是，在本文中，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者装置不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者装置所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括该要素的过程、方法、物品或者装置中还存在另外的相同要素。
通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员可以清楚地了解到上述实施例方法可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现，当然也可以通过硬件，但很多情况下前者是更佳的实施方式。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在如上所述的一个存储介质(如ROM/RAM、磁碟、光盘)中，包括若干指令用以使得一台终端设备(可以是手机，计算机，服务器，空气调节设备，或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述的方法。
以上仅为本发明的优选实施例，并非因此限制本发明的专利范围，凡是利用本发明说明书及附图内容所作的等效结构或等效流程变换，或直接或间接运用在其他相关的技术领域，同理包括在本发明的专利保护范围内。

Claims (10)

1.一种空调器的除霜方法，其特征在于，所述空调器的除霜方法包括以下步骤：
在空调器运行制热模式后，定时获取所述空调器的出风温度以及制热量；
根据获取的所述制热量确定制热衰减量，并确定所述出风温度与当前的室内温度之间的第一差值；以及
在所述制热衰减量大于第一预设阈值，且所述第一差值小于第一预设差值时，对所述空调器的室外机进行除霜。
2.如权利要求1所述的空调器的除霜方法，其特征在于，所述根据获取的所述制热量确定制热衰减量的步骤包括：
在已获取的各个所述制热量中确定最大制热量；以及
根据所述最大制热量与当前获取的制热量之间的第二差值以及所述最大制热量，确定制热衰减量。
3.如权利要求1所述的空调器的除霜方法，其特征在于，所述定时获取所述空调器的出风温度以及制热量的步骤包括：
定时获取所述空调器的运行参数，所述运行参数为多个；以及
根据每个所述运行参数以及每个所述运行参数对应的第一权重，确定所述空调器的出风温度以及制热量。
4.如权利要求3所述的空调器的除霜方法，其特征在于，所述根据每个所述运行参数以及每个所述运行参数对应的第一权重，确定所述空调器的出风温度以及制热量的步骤包括：
获取每个所述运行参数对应的第二预设阈值；
根据每个所述运行参数对应的数值、所述第一权重以及所述第二预设阈值，确定每个运行参数对应的第一参考数值；以及
根据各个所述第一参考数值确定所述空调器的制热量以及出风温度。
5.如权利要求4所述的空调器的除霜方法，其特征在于，所述根据各个所述第一参考数值确定所述空调器的制热量以及出风温度的步骤包括：
将各个所述第一参考数值依次输入至所述空调器中的每个计算节点，并对每个所述计算节点对应的各个所述第一参考数值求和，得到每个所述计算节点对应的第二参考数值；
确定每个所述计算节点对应的第二权重、第三权重以及第三预设阈值；
根据所述计算节点的对应的所述第二参考数值、所述第二权重以及所述第三预设阈值确定每个所述计算节点对应的第三参考数值，且根据所述计算节点的对应的所述第二参考数值、所述第三权重以及所述第三预设阈值确定每个所述计算节点对应的第四参考数值；以及
根据各个所述第三参考数值确定所述空调器的制热量，且根据各个所述第四参考数值确定所述空调器的出风温度。
6.如权利要求5所述的空调器的除霜方法，其特征在于，所述计算节点的数量根据所述运行参数的数量以及除霜判断因子的数量预先设置，所述除霜判断因子包括制热量以及出风温度。
7.如权利要求1所述的空调器的除霜方法，其特征在于，所述定时获取所述空调器的出风温度以及制热量的步骤包括：
定时获取所述空调器对应的运行参数，所述运行参数为多个；以及
通过预测模型以及所述运行参数确定所述空调器的出风温度以及制热量，所述预测模型通过所述运行参数、空调器的出风温度以及空调器的制热量训练得到。
8.如权利要求3-7中任一项所述的空调器的除霜方法，其特征在于，所述运行参数包括以下至少一种参数：室内环境温度、室外环境温度、室外环境湿度、压缩机频率、室内风机转速、室外风机转速、排气温度、排气压力以及压缩机的吸气压力。
9.一种空调器，其特征在于，所述空调器包括存储器、处理器以及存储在所述存储器并可在所述处理器上运行的除霜程序，所述除霜程序被所述处理器执行时实现如权利要求1-8任一项所述的空调器的除霜方法的各个步骤。
10.一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存储有除霜程序，所述除霜程序被处理器执行时实现如权利要求1-8任一项所述的空调器的除霜方法的各个步骤。
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