防覆冰系统的控制方法、装置、存储介质及电子设备与流程

1.本公开涉及自动控制领域，具体地，涉及一种防覆冰系统的控制方法、装置、存储介质及电子设备。


背景技术：

2.在低温、高湿山地区域常年受到覆冰问题的困扰，每年风电机组叶片因覆冰造成的经济损失巨大。相关技术中，电热或气热防冰/除冰技术因起效较快、经济性好、寿面长等优点，在风电机组叶片防覆冰领域得到较为广泛的应用。而通过电热或气热来达到防覆冰的效果，需要消耗大量的能量，启动过早会造成电耗增加，启动过晚会造成叶片严重覆冰，甚至造成风电机组无法正常运转。因此，如何合理、科学的制定防覆冰系统控制策和方法成为亟待解决的技术问题。


技术实现要素：

3.为克服相关技术中存在的问题，本公开的目的是提供一种防覆冰系统的控制方法、装置、存储介质及电子设备。
4.根据本公开实施例的第一方面，提供一种防覆冰系统的控制方法，包括：
5.在确定预设时间段内风电机组将要结冰的情况下，确定所述风电机组的第一结冰等级；
6.根据所述结冰等级确定所述防覆冰系统的功率输出模式；
7.在基于所述功率输出模式对所述风电机组叶片进行加热，达到第一设定时长的情况下，确定所述风电机组的电能转化效率；
8.在所述电能转化效率达到设定效率阈值且所述电能转化效率的持续时长达到第二设定时长的情况下，停止所述防覆冰系统。
9.可选地，所述确定预设时间段内风电机组将要结冰，包括：
10.确定所述预设时间段内所述风电机组的预测状态特征；
11.在根据结冰预测模块确定所述预测状态特征与预设结冰特征匹配的情况下，确定所述风电机组将要结冰。
12.可选地，所述确定所述风电机组的第一结冰等级，包括：
13.获取所述风电机组所处环境的气象数据；
14.根据所述气象数据，通过所述结冰预测模块确定所述风电机组的所述第一结冰等级。
15.可选地，所述获取所述风电机组所处环境的气象数据，包括：
16.根据所述风电机组对应叶片上的结冰传感器，对所处环境的温度信息和结冰信息进行采集，以生成所述气象数据。
17.可选地，所述方法还包括：
18.在所述电能转化效率未达到所述设定效率阈值的情况下，基于所述功率输出模式
对所述风电机组进行加热；
19.在所述电能转化效率达到所述设定效率阈值且所述电能转化效率的持续时长达到所述第二设定时长的情况下，停止所述防覆冰系统。
20.可选地，所述方法还包括：
21.对所述防覆冰系统的进行故障检测，以生成检测报告；
22.在根据所述检测报告确定所述防覆冰系统不存在故障的情况下，启动所述防覆冰系统；
23.在根据所述检测报告确定所述防覆冰系统存在故障的情况下，停止所述防覆冰系统。
24.根据本公开实施例的第二方面，提供一种防覆冰系统的控制装置，包括：
25.第一确定模块，用于在确定预设时间段内风电机组将要结冰的情况下，确定所述风电机组的第一结冰等级；
26.第二确定模块，用于根据所述第一结冰等级确定所述防覆冰系统的功率输出模式；
27.第三确定模块，用于在基于所述功率输出模式对所述风电机组进行加热，达到第一设定时长的情况下，确定所述风电机组的电能转化效率；
28.执行模块，用于在所述电能转化效率达到设定效率阈值且所述电能转化效率的持续时长达到第二设定时长的情况下，停止所述防覆冰系统。
29.可选地，所述第一确定模块，还可以用于：
30.确定所述预设时间段内所述风电机组的预测状态特征；
31.在根据结冰预测模块确定所述预测状态特征与预设结冰特征匹配的情况下，确定所述风电机组将要结冰。
32.根据本公开实施例的第三方面，提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序指令，所述程序指令被处理器执行时实现本公开第一方面所提供的防覆冰系统的控制方法的步骤。
33.根据本公开实施例的第四方面，提供一种电子设备，包括：
34.存储器，其上存储有计算机程序；
35.处理器，用于执行所述存储器中的所述计算机程序，以实现本公开第一方面中任一项所述防覆冰系统的控制方法的步骤。
36.通过上述技术方案，在确定预设时间段内风电机组将要结冰的情况下，确定风电机组的第一结冰等级，根据结冰等级确定防覆冰系统的功率输出模式，在基于功率输出模式对风电机组叶片进行加热，达到第一设定时长的情况下，确定风电机组的电能转化效率，在电能转化效率达到设定效率阈值且电能转化效率的持续时长达到第二设定时长的情况下，停止防覆冰系统。从而对风电机组的结冰状态进行预测，根据风电机组的结冰等级确定防覆冰系统的功率输出模式对风电机组进行加热，在风电机组的电能转化效率达到阈值且持续设定时长后，停止防覆冰系统。使防覆冰系统的启动和停止控制更加准确，降低了系统的能源消耗，提高了防覆冰系统的智能化水平。
37.本公开的其他特征和优点将在随后的具体实施方式部分予以详细说明。
附图说明
38.附图是用来提供对本公开的进一步理解，并且构成说明书的一部分，与下面的具体实施方式一起用于解释本公开，但并不构成对本公开的限制。在附图中：
39.图1是根据一示例性实施例示出的一种放覆冰系统的控制方法的流程图。
40.图2是根据一示例性实施例示出的另一种放覆冰系统的控制方法的流程图。
41.图3是根据一示例性实施例示出的一种风电机组的示意图。
42.图4是根据一示例性实施例示出的一种结冰预测模型的训练方法的流程图。
43.图5是根据一示例性实施例示出的一种防覆冰控制系统的框图。
44.图6是根据一示例性实施例示出的一种防覆冰系统的控制方法的流程图。
45.图7是根据一示例性实施例示出的一种防覆冰系统的控制装置的框图。
46.图8是根据一示例性实施例示出的一种电子设备的框图。
47.附图标记说明
48.结冰传感器-1，结冰传感器-2，结冰传感器-3，叶片-4，轮毂-5，机舱-6，塔架-7。
具体实施方式
49.以下结合附图对本公开的具体实施方式进行详细说明。应当理解的是，此处所描述的具体实施方式仅用于说明和解释本公开，并不用于限制本公开。
50.需要说明的是，本公开中所有获取信号、信息或数据的动作都是在遵照所在地国家相应的数据保护法规政策的前提下，并获得由相应装置所有者给予授权的情况下进行的。
51.现有技术中，存在基于功率曲线法、视频监测法、冰层光学性能法、振动频率法等方法进行结冰监测的方法。当监测到结冰时，开启防覆冰系统。但在一些结冰迅速，结冰严重的场景中，滞后的开启防覆冰系统，容易导致电热或气热系统自耗电提升，甚至还会造成风电机组严重覆冰无法启机。
52.现有技术中均是属于实时监测而非结冰预测，未能提前预判结冰情况。气象机构具有结冰预测或预警，但空间尺度较大，无法实现风电场单台机组的精准预测，准确度偏低不能满足防覆冰系统的应用需求。
53.功率曲线误差法就是连同温度和大气压的测量一起比较正常运行时的功率曲线。应用时可以设定一个指标，比如功率损失达到50％作为覆冰出现的标志以便对风电机组进行停机处理或开启除冰设备。然而，通过计算与实际的生产功率比较可以看出，该方法不能给出准确的结冰指示，并且需要不断对风电机组的环境状态进行监测。
54.视频监测法是指在风电机组上安装网络摄像头以对叶片结冰状况进行监测。但是这种方法只适合短时间的监测，因为可视化监测必须要有足够的能见度，对于夜间连续监测则需要人造光源，这些成本都是很高的。
55.光反射法是根据叶片覆冰后冰层的反射性能监测结冰是一个比较简单的方法，但是当出现覆冰很薄且透明的情况时比如冻雨，透明的薄冰层对于光的反射路径几乎没有影响，导致该方法无法给出有效的结果。
56.有鉴于此，本公开的实施例提出一种放覆冰系统的控制方法，图1是根据一示例性实施例示出的一种放覆冰系统的控制方法的流程图，如图1所示，该方法应用于风电机组
中，包括以下步骤。
57.步骤s101，在确定预设时间段内风电机组将要结冰的情况下，确定风电机组的第一结冰等级。
58.值得一提的是，本公开的实施例应用于风电机组中，用于通过控制防覆冰系统对风电机组进行加热，以使风电机组在极端恶劣的寒冷环境下，仍能保持正常运转。其中，该防覆冰系统可以是电热防冰系统，通过电力对风电机组进行升温加热，还可以是气热防冰系统，通过燃烧天然气等气态燃料，来为风电机组提供热量，防止风电机组覆冰停机。通常情况下，风电机组的覆冰停运需要经过雨露-冰点-结冰-覆盖-停运的过程，通过对风电机组叶片上各位置的结冰状态进行检测，从而可以预测预设时间内风电机组在外界环境的影响下，是否会出现结冰覆盖的情况。
59.在不同的环境条件下，风电机组结冰的严重程度存在差异，示例的，当风电机组处于零下5℃的雾凇环境下时，风电机组结冰程度较低，对应的结冰等级较低；当风电机组处于零下30℃的雪淞环境下时，风电机组结冰程度较高，对应的结冰等级较高。因此，本公开的实施例中，根据风电机组叶片的结冰状态，预先将风电机组的结冰程度划分为多个结冰等级。通过监控风电机组叶片上的结冰参数，可以确定在预设时间段内风电机组的结冰等级。示例的，该预设时间可以设置为2h之内，通过设置于风电机组叶片上的监控装置确定风电机组在2h之内是否将要结冰，并根据监控装置检测到的结冰参数，确定风电机组的第一结冰等级。
60.步骤s102，根据结冰等级确定防覆冰系统的功率输出模式。
61.示例的，本公开的实施例中防覆冰系统对应多种功率输出模式，各功率输出模式对应的加热效率不同，例如，可以包括高功率输出模式、中功率输出模式和低功率输出模式。值得一提的是，风电机组不同结冰等级下的热量吸收效率不同，当风电机组处于低结冰等级下时，采用高功率输出模式对风电机组进行加热，因风电机组热量吸收效率与防覆冰系统的功率输出模式不匹配，导致防覆冰系统产出的热量不能被风电机组很好的吸收，造成防覆冰系统能源浪费的问题。因此，通过有限的实验，确定风电机组各结冰等级下吸收效率最高的功率输出模式，并建立各结冰等级与各功率输出模式之间的一一对应关系，通过读取该对应关系可以确定结冰等级对应的防覆冰系统的功率输出模式。
62.步骤s103，在基于功率输出模式对风电机组叶片进行加热，达到第一设定时长的情况下，确定风电机组的电能转化效率。
63.值得一提的是，通过防覆冰系统对风电机组叶片进行加热，以避免风电机组叶片冻结无法转动，使风电机组无法正常发电。但为避免风电机组因加热导致温度过高出现过热的情况，需要在加热一定时长后，对风电机组的工作状态进行检测，以避免过度加热导致的能源浪费问题。本公开的实施例中，控制防覆冰系统基于功率输出模式对风电机组叶片加热达到第一设定时长后，确定风电机组的电能转化效率，该电能转化效率为实际输出功率与额定输出功率的比值，通过电能转化效率确定风电机组经过防覆冰系统加热后，是否处于正常的工作状态下，以判定是否需要继续基于功率输出模式对风电机组叶片进行加热。示例的，确定第一设定时长为10min，控制防覆冰系统基于功率输出模式对风电机组叶片持续加热10min后，确定风电机组的电能转化效率。
64.步骤s104，在电能转化效率达到设定效率阈值且电能转化效率的持续时长达到第
二设定时长的情况下，停止防覆冰系统。
65.示例的，风电机组为将风力转化为电力的设备，通过环境中的风力使风电机组的叶片旋转，由叶片带动发电机产生电能。风电机组的运行状态是否异常，主要通过风电机组的电能转化效率进行核验，通过有限试验确定风电机组正常工作状态下电能转化效率的设定效率阈值，在确定电能转化率达到该设定效率阈值时，确定风电机组持续该电能转化效率的持续时间，在该持续时间达到第二设定时长时，表示通过防覆冰系统持续加热后，风电机组能够稳定保持正常的工作状态，此时使防覆冰系统停止加热，以节约能源。示例的，确定该设定效率阈值为85％，第二设定时长为20min，通过防覆冰系统加热后，风电机组的电能转化率能达到85％以上，且该电能转化率的持续时长达到20min时，控制防覆冰系统停止加热。
66.通过上述技术方案，在确定预设时间段内风电机组将要结冰的情况下，确定风电机组的第一结冰等级，根据结冰等级确定防覆冰系统的功率输出模式，在基于功率输出模式对风电机组叶片进行加热，达到第一设定时长的情况下，确定风电机组的电能转化效率，在电能转化效率达到设定效率阈值且电能转化效率的持续时长达到第二设定时长的情况下，停止防覆冰系统。从而对风电机组的结冰状态进行预测，根据风电机组的结冰等级确定防覆冰系统的功率输出模式对风电机组进行加热，在风电机组的电能转化效率达到阈值且持续设定时长后，停止防覆冰系统。使防覆冰系统的启动和停止控制更加准确，降低了系统的能源消耗，提高了防覆冰系统的智能化水平。
67.图2是根据一示例性实施例示出的另一种放覆冰系统的控制方法的流程图，如图2所示，该方法应用于风电机组中，包括以下步骤。
68.步骤s201，确定预设时间段内风电机组的预测状态特征。
69.本公开的实施例中可以通过在风电机组叶片的各个位置设定结冰传感器来确定风电机组的状态特征，示例的，图3是根据一示例性实施例示出的一种风电机组的示意图，如图3所示，该风电机组包括结冰传感器1，结冰传感器2，结冰传感器3，叶片4，轮毂5，机舱6，塔架7，结冰传感器1设置于叶片4对应叶尖的位置，结冰传感器2设置于叶片4对应叶中的位置，结冰传感器3设置于叶片4对应叶根的位置。通过结冰传感器1，结冰传感器2，结冰传感器3来对风电机组的预测状态特征进行检测，使获得的预测状态特征更准确。
70.步骤s202，在根据结冰预测模块确定预测状态特征与预设结冰特征匹配的情况下，确定风电机组将要结冰。
71.值得一提的是，本公开的实施例中可以通过结冰预测模块来对风电机组进行结冰预测，该结冰预测模块中包括结冰预测模型，通过该模型对风电机组进行结冰预测。示例的，图4是根据一示例性实施例示出的一种结冰预测模型的训练方法的流程图，如图4所示，该训练方法包括以下步骤。
72.(1)根据现场的实测数据分别提取雾凇、雨凇、雪淞等不同覆冰类型的结冰特征值；
73.(2)对获得的结冰特征值进行归一化处理，生成模型训练数据；
74.(3)根据该模型训练数据，对结冰预测模型进行结冰预测训练；
75.(4)将通过结冰预测模型获得的预测数据与实测数据进行比较确定是否一致；
76.(5)直至预测数据与实测数据一致时，获得结冰预测模型。
77.将上述训练后获得的结冰预测模型设置于结冰预测模块中，通过该结冰预测模块确定预测状态特征与预设结冰特征是否匹配，从而确定风电机组是否结冰。
78.步骤s203，确定风电机组的第一结冰等级。
79.示例的，本公开的实施例中确定第一结冰等级的方法与上述步骤s101中相同，可以参照步骤s101，不再赘述。
80.可选地，上述步骤s203，包括：
81.获取风电机组所处环境的气象数据。
82.根据气象数据，通过结冰预测模块确定风电机组的第一结冰等级。
83.示例的，通过设置于风电机组上的传感器对风电机组所处环境的气象数据进行检测，该气象数据可以包括风电机组所处环境的风速、温度、湿度、过冷水滴直接、液态水含量等。通过上述步骤中的结冰预测模块对该气象数据进行分析，从而确定风电机组的第一结冰等级。
84.可选地，上述获取气象数据的步骤，包括：
85.根据风电机组对应叶片上的结冰传感器，对所处环境的温度信息和结冰信息进行采集，以生成气象数据。
86.值得一提的是，风电机组的工作原理是通过叶片带动发电机进行发电，因此，需要保证风电机组的叶片不会受到覆冰影响。示例的，本公开的实施例中将多个结冰传感器设置于风电机组叶片的不同位置，以保证气象数据采集的准确性。通过结冰传感器采集风电机组所处环境的气象数据，
87.步骤s204，根据结冰等级确定防覆冰系统的功率输出模式。
88.示例的，本公开的实施例中确定功率输出模式的方法与上述步骤s102中相同，可以参照上述步骤s102，不再赘述。
89.可选地，上述步骤s204之后，该控制方法包括：
90.对防覆冰系统的进行故障检测，以生成检测报告。
91.在根据检测报告确定防覆冰系统不存在故障的情况下，启动防覆冰系统。
92.在根据检测报告确定防覆冰系统存在故障的情况下，停止防覆冰系统。
93.示例的，通过上述步骤确定防覆冰系统的功率输出模式后，需要先对防覆冰系统进行故障检测，确定防覆冰系统是否能够正常工作，当防覆冰系统故障时，则停止防覆冰系统并发送故障报警至相关工作人员，当防覆冰系统不存在故障时，则启动防覆冰系统对风电机组进行加热。
94.步骤s205，在基于功率输出模式对风电机组叶片进行加热，达到第一设定时长的情况下，确定风电机组的电能转化效率。
95.示例的，本公开的实施例中确定电能转化效率的方法与上述步骤s103中相同，可以参照上述步骤s103，不再赘述。
96.步骤s206，在电能转化效率达到设定效率阈值且电能转化效率的持续时长达到第二设定时长的情况下，停止防覆冰系统。
97.本公开的实施例中停止防覆冰系统的方法与上述步骤s104中相同，可以参照上述步骤s104，不再赘述。
98.可选地，上述步骤s206之后，该控制方法还包括：
99.在电能转化效率未达到设定效率阈值的情况下，基于功率输出模式对风电机组进行加热。
100.在电能转化效率达到设定效率阈值且电能转化效率的持续时长达到第二设定时长的情况下，停止防覆冰系统。
101.当通过功率输出模式对风电机组加热第一设定时长后，风电机组的电能转化效率未达到设定效率阈值时，需要基于该功率输出模式通过防覆冰系统继续对风电机组进行加热。示例的，可以基于功率输出模式再对风电机组加热第一设定时长后，对风电机组的电能转化效率进行检测，当电能转化效率达到设定效率阈值且持续时长达到第二设定时长时，停止防覆冰系统；当加热两个第一设定时长后，风电机组的电能转化效率仍没有达到设定效率阈值时，可以基于结冰检测模型对风电机组的结冰等级重新进行确定，以获得第二结冰等级，再根据该第二结冰等级确定目标功率输出模式，从而使防覆冰系统的功率输出模式提高至目标功率输出模式，再基于该目标功率输出模式对风电机组进行加热，直至风电机组的电能转化效率达到设定效率阈值且持续时长达到第二设定时长为止，停止防覆冰系统。
102.通过上述技术方案，在确定预设时间段内风电机组将要结冰的情况下，确定风电机组的第一结冰等级，根据结冰等级确定防覆冰系统的功率输出模式，在基于功率输出模式对风电机组叶片进行加热，达到第一设定时长的情况下，确定风电机组的电能转化效率，在电能转化效率达到设定效率阈值且电能转化效率的持续时长达到第二设定时长的情况下，停止防覆冰系统。从而对风电机组的结冰状态进行预测，根据风电机组的结冰等级确定防覆冰系统的功率输出模式对风电机组进行加热，在风电机组的电能转化效率达到阈值且持续设定时长后，停止防覆冰系统。使防覆冰系统的启动和停止控制更加准确，降低了系统的能源消耗，提高了防覆冰系统的智能化水平。
103.图5是根据一示例性实施例示出的一种防覆冰控制系统的框图，如图5所示，该系统包括微气象结冰预测模块、叶片结冰检测模块、防覆冰系统控制柜、滑环、分接箱、叶片控制柜、加热器10、加热器20、加热器30。
104.微气象结冰预测模块可以提供2小时精准结冰预测与预警，分别在风电机组的三支叶片上布置一个结冰监测传感器，布设位置分别为第一支叶片叶尖、第二支叶片中段前缘、第三支叶片叶根，叶片结冰监测模块通过该结冰监测传感器对叶片进行结冰判断，其中，在进行判断时以中段传感器结果为主，其余两只传感器作为覆冰校核使用。滑环的功能是给分接箱、叶片控制柜、加热器10-30供电，同时具有数据通讯的功能。防覆冰控制柜接收结冰监测与预测数据进行结冰判断，根据预设结冰控制流程，启动和关闭加热器10-30。
105.图6是根据一示例性实施例示出的一种防覆冰系统的控制方法的流程图，如图6所示。该控制方法包括以下步骤。
106.1、微气象结冰预测模块，提前2小时对风电机组的结冰情况进行预测，以获得结冰信息，并将信号反馈给防覆冰控制系统，若预测2小时后不结冰，则防覆冰系统不启动。若预测2小时后将要结冰，则需进行下一步判断。
107.2、判断防覆冰系统是否存在故障，若存在故障，则系统不启动并发出报警信号；若不存在故障则通过叶片结冰监测模块判断结冰等级，并根据该结冰等级确定防覆冰系统的功率输出模式；若结冰等级为低级则启动低功率输出模式对风电机组进行加热；若结冰等
级为高级则启动高功率输出模式对风电机组进行加热；
108.3、每10分钟，判断风电机组的电能转化效率是否高于85％且持续20分钟，若满足，则控制防覆冰系统停止加热；若不满足则基于该功率输出模式继续对风电机组进行加热，直至电能转化效率高于85％且持续20分钟，则控制防覆冰系统停止加热。
109.图7是根据一示例性实施例示出的一种防覆冰系统的控制装置的框图，如图7所示，该装置100包括第一确定模块110，第二确定模块120，第三确定模块130和执行模块140。
110.第一确定模块110，用于在确定预设时间段内风电机组将要结冰的情况下，确定风电机组的第一结冰等级。
111.第二确定模块120，用于根据第一结冰等级确定防覆冰系统的功率输出模式。
112.第三确定模块130，用于在基于功率输出模式对风电机组进行加热，达到第一设定时长的情况下，确定风电机组的电能转化效率。
113.执行模块140，用于在电能转化效率达到设定效率阈值且电能转化效率的持续时长达到第二设定时长的情况下，停止防覆冰系统。
114.可选地，该第一确定模块110，还包括：
115.第一确定子模块，用于确定预设时间段内风电机组的预测状态特征。
116.第二确定子模块，用于在根据结冰预测模块确定预测状态特征与预设结冰特征匹配的情况下，确定风电机组将要结冰。
117.可选地，该第一确定模块110，还可以包括：
118.获取子模块，用于获取风电机组所处环境的气象数据。
119.第三确定子模块，用于根据气象数据，通过结冰预测模块确定风电机组的第一结冰等级。
120.可选地，该获取子模块，还可以用于：
121.根据风电机组对应叶片上的结冰传感器，对所处环境的温度信息和结冰信息进行采集，以生成气象数据。
122.可选地，该装置100，还可以包括第一判定模块，该第一判定模块用于：
123.在电能转化效率未达到设定效率阈值的情况下，基于功率输出模式对风电机组进行加热。
124.在电能转化效率达到设定效率阈值且电能转化效率的持续时长达到第二设定时长的情况下，停止防覆冰系统。
125.可选地，该装置100，还可以包括第二判定模块，该第二判定模块用于：
126.对防覆冰系统的进行故障检测，以生成检测报告。
127.在根据检测报告确定防覆冰系统不存在故障的情况下，启动防覆冰系统。
128.在根据检测报告确定防覆冰系统存在故障的情况下，停止防覆冰系统。
129.关于上述实施例中的装置，其中各个模块执行操作的具体方式已经在有关该方法的实施例中进行了详细描述，此处将不做详细阐述说明。
130.图8是根据一示例性实施例示出的一种电子设备的框图。如图8所示，该电子设备800可以包括：处理器801，存储器802。该电子设备800还可以包括多媒体组件803，输入/输出(i/o)接口804，以及通信组件805中的一者或多者。
131.其中，处理器801用于控制该电子设备800的整体操作，以完成上述的防覆冰系统
的控制方法中的全部或部分步骤。存储器802用于存储各种类型的数据以支持在该电子设备800的操作，这些数据例如可以包括用于在该电子设备800上操作的任何应用程序或方法的指令，以及应用程序相关的数据，例如联系人数据、收发的消息、图片、音频、视频等等。该存储器802可以由任何类型的易失性或非易失性存储设备或者它们的组合实现，例如静态随机存取存储器(static random access memory，简称sram)，电可擦除可编程只读存储器(electrically erasable programmable read-only memory，简称eeprom)，可擦除可编程只读存储器(erasable programmable read-only memory，简称eprom)，可编程只读存储器(programmable read-only memory，简称prom)，只读存储器(read-only memory，简称rom)，磁存储器，快闪存储器，磁盘或光盘。多媒体组件803可以包括屏幕和音频组件。其中屏幕例如可以是触摸屏，音频组件用于输出和/或输入音频信号。例如，音频组件可以包括一个麦克风，麦克风用于接收外部音频信号。所接收的音频信号可以被进一步存储在存储器802或通过通信组件805发送。音频组件还包括至少一个扬声器，用于输出音频信号。i/o接口804为处理器801和其他接口模块之间提供接口，上述其他接口模块可以是键盘，鼠标，按钮等。这些按钮可以是虚拟按钮或者实体按钮。通信组件805用于该电子设备800与其他设备之间进行有线或无线通信。无线通信，例如wi-fi，蓝牙，近场通信(near field communication，简称nfc)，4g、5g、nb-iot、emtc、或其他5g等等，或它们中的一种或几种的组合，在此不做限定。因此相应的该通信组件805可以包括：wi-fi模块，蓝牙模块，nfc模块等等。
132.在一示例性实施例中，电子设备800可以被一个或多个应用专用集成电路(application specific integrated circuit，简称asic)、数字信号处理器(digital signal processor，简称dsp)、数字信号处理设备(digital signal processing device，简称dspd)、可编程逻辑器件(programmable logic device，简称pld)、现场可编程门阵列(field programmable gate array，简称fpga)、控制器、微控制器、微处理器或其他电子元件实现，用于执行上述的防覆冰系统的控制方法。
133.在另一示例性实施例中，还提供了一种包括程序指令的计算机可读存储介质，该程序指令被处理器执行时实现上述的防覆冰系统的控制方法的步骤。例如，该计算机可读存储介质可以为上述包括程序指令的存储器802，上述程序指令可由电子设备800的处理器801执行以完成上述的防覆冰系统的控制方法。
134.在另一示例性实施例中，还提供一种计算机程序产品，该计算机程序产品包含能够由可编程的装置执行的计算机程序，该计算机程序具有当由该可编程的装置执行时用于执行上述的防覆冰系统的控制方法的代码部分。
135.以上结合附图详细描述了本公开的优选实施方式，但是，本公开并不限于上述实施方式中的具体细节，在本公开的技术构思范围内，可以对本公开的技术方案进行多种简单变型，这些简单变型均属于本公开的保护范围。
136.另外需要说明的是，在上述具体实施方式中所描述的各个具体技术特征，在不矛盾的情况下，可以通过任何合适的方式进行组合。
137.此外，本公开的各种不同的实施方式之间也可以进行任意组合，只要其不违背本公开的思想，其同样应当视为本公开所公开的内容。