CN116659147A - 冷柜除湿控制方法及系统 - Google Patents

Abstract

本发明提供一种冷柜除湿控制方法及系统，涉及冷柜技术领域。所述方法包括：检测冷柜内部的第一湿度信息；在第一湿度信息大于或等于第一湿度阈值时，启动换气组件进行第一阶段除湿；在第一阶段除湿过程中检测第二湿度信息和第一温度信息；获取换气组件的成本和干燥剂释放组件成本信息；根据第一温度信息、第二湿度信息和第二湿度阈值，确定是否需要开启干燥剂释放组件；在需要开启的情况下，根据第一温度信息、第二湿度信息、第二湿度阈值、换气运行成本信息和干燥剂释放组件成本信息，确定除湿设备的运行策略；根据除湿设备的运行策略控制除湿设备；根据本发明，能够获得总成本最低的除湿设备的运行策略，以在保障除湿效果的情况下降低成本。

Description

冷柜除湿控制方法及系统

技术领域

本发明涉及冷柜技术领域，尤其涉及一种冷柜除湿控制方法及系统。

背景技术

在相关技术中，冷柜中如果湿度过大，则容易结霜，结霜会引起冷柜的制冷效率下降，不仅会浪费更多的电能，还可能引起冷柜中的货物难以保持新鲜。因此，如果冷柜中湿度过大，则需进行除湿，以减少结霜。然而，相关技术中通常在检测到湿度过大时进行除湿，而对于除湿的效果未进行有效控制，且除湿过程涉及到对冷柜内部进行换气，即，将冷柜内湿度较大的空气排出，并吹入干燥空气，然而，在换气过程中可能引起冷柜温度上升，将冷柜内的温度重新降至设定的温度则需要耗费更多的电力成本。

发明内容

本发明实施例提供一种冷柜除湿控制方法及系统，能够获得总成本最低的除湿设备的运行策略，以在保障除湿效果的情况下降低成本。

根据本发明的实施例的第一方面，提供一种冷柜除湿控制方法,包括：

通过设置在冷柜内的湿度检测设备，检测冷柜内部的第一湿度信息；

在所述第一湿度信息大于或等于第一湿度阈值的情况下，启动设置在冷柜内的除湿设备的换气组件进行第一阶段除湿，其中，所述除湿设备包括换气组件以及干燥剂释放组件；

在第一阶段除湿过程中持续通过所述湿度检测设备检测冷柜内的第二湿度信息，并持续通过温度检测设备检测冷柜内的第一温度信息；

根据冷柜的设计参数，确定冷柜的温度调节费率；

根据冷柜的温度调节费率，获取所述换气组件的换气运行成本信息和干燥剂释放组件成本信息；

根据所述第一温度信息、所述第二湿度信息和预设的第二湿度阈值，确定在第二阶段除湿的过程中是否需要开启所述干燥剂释放组件，其中，所述第二湿度阈值小于所述第一湿度阈值；

在需要开启干燥剂释放组件的情况下，根据所述第一温度信息、所述第二湿度信息、所述第二湿度阈值、所述换气运行成本信息和所述干燥剂释放组件成本信息，确定所述除湿设备的运行策略，其中，所述运行策略包括所述换气组件的运行功率和运行时长，以及所述干燥剂释放组件释放干燥剂的数量；

根据所述除湿设备的运行策略，控制所述除湿设备在第二阶段除湿的过程中进行除湿。

根据本发明的一个实施例，根据所述第一温度信息、所述第二湿度信息和预设的第二湿度阈值，确定在第二阶段除湿的过程中是否需要开启所述干燥剂释放组件，包括：

将所述换气组件调节至最大功率；

对所述换气组件调节至最大功率的情况下的第一阶段除湿过程中的多个时刻的第二湿度信息进行拟合，获得第二湿度函数曲线；

对所述第二湿度函数曲线进行求导，获得湿度导函数曲线；

根据公式

获得第一条件和第二条件/>，其中，/>为所述湿度导函数曲线，t为所述第一阶段除湿过程中的任意时刻，/>为所述第一阶段除湿过程中的第一时刻，/>为所述第一阶段除湿过程中的第二时刻，/>为第一预设阈值，/>为所述第二湿度函数曲线，为所述第二湿度阈值；如果所述湿度导函数曲线和所述第二湿度函数曲线满足第一条件/>和第二条件/>中的任意一个，则需要开启所述干燥剂释放组件。

根据本发明的一个实施例，根据所述第一温度信息、所述第二湿度信息和预设的第二湿度阈值，确定在第二阶段除湿的过程中是否需要开启所述干燥剂释放组件，

包括：将所述换气组件调节至最大功率；

对所述换气组件调节至最大功率的情况下的第一阶段除湿过程中的多个时刻的第二湿度信息进行拟合，获得第二湿度函数曲线；

对所述第二湿度函数曲线进行求导，获得湿度导函数曲线；

对所述第一温度信息进行拟合，获得第一温度函数曲线；

对所述第一温度函数曲线进行求导，获得温度导函数曲线；

根据公式

获得第三条件和第四条件/>，其中，/>为所述温度导函数曲线的最大值，/>为所述湿度导函数曲线的最小值，/>为预设倍数，/>为所述第二湿度函数曲线，/>为所述第二湿度阈值，/>为所述第一温度函数曲线，/>为所述第一阶段除湿过程中的第三时刻，t为所述第一阶段除湿过程中的任意时刻，/>为预设的第一温度阈值；

如果所述第二湿度函数曲线、所述湿度导函数曲线、所述第一温度函数曲线和所述温度导函数曲线满足第三条件和第四条件/>中的任意一个，则需要开启所述干燥剂释放组件。

根据本发明的一个实施例，根据冷柜的温度调节费率，获取所述换气组件的换气运行成本信息，包括：

根据冷柜的外部温度，以及所述换气组件的设计参数，获取所述换气组件的运行时长和运行功率，与所述换气组件运行使所述冷柜内升温的第一关系系数；

根据公式

获得换气运行成本信息，其中，/>为所述换气组件的运行时长，/>为能耗费率，为换气组件的运行功率，/>为换气组件的折旧费率，/>为所述第一关系系数，/>为所述温度调节费率。

根据本发明的一个实施例，获取干燥剂释放组件成本信息，包括：

根据所述干燥剂的类型，确定单位数量的干燥剂在吸取水分后释放的热量；

根据冷柜的设计参数，确定所述单位数量的干燥剂在吸取水分后释放的热量与冷柜内升温的第二关系系数；

根据公式

获得所述干燥剂释放组件成本信息，其中，/>为干燥剂单价，/>为释放干燥剂的数量，/>为单位数量的干燥剂在吸取水分后释放的热量，/>为所述第二关系系数，/>为所述温度调节费率。

根据本发明的一个实施例，在需要开启干燥剂释放组件的情况下，根据所述第一温度信息、所述第二湿度信息、所述第二湿度阈值、所述换气运行成本信息和所述干燥剂释放组件成本信息，确定所述除湿设备的运行策略，包括：

获取所述第一阶段除湿结束时的第一温度信息和第二湿度信息；

将所述第一阶段除湿结束时的第一温度信息和第二湿度信息、所述第二湿度阈值、所述冷柜的设定温度，以及所述换气运行成本信息和所述干燥剂释放组件成本信息，输入已训练的运行策略模型，获得所述除湿设备的运行策略。

根据本发明的一个实施例，所述运行策略模型的训练步骤包括：

通过所述换气组件，对所述冷柜进行多次第一阶段除湿，获得除湿后的样本温度信息和样本湿度信息；

将所述样本温度信息和所述样本湿度信息、所述第二湿度阈值、所述冷柜的设定温度，以及所述换气运行成本信息和所述干燥剂释放组件成本信息，输入运行策略模型，获得所述换气组件的预测运行时长和预测运行功率，以及所述干燥剂释放组件释放干燥剂的预测数量；

根据所述换气组件的预测运行时长和预测运行功率，以及所述干燥剂释放组件释放干燥剂的预测数量，对所述冷柜进行第二阶段除湿，获得并在第二阶段除湿后采集冷柜内的样本湿度和样本温度；

根据公式

获得所述运行策略模型的损失函数，其中，/>为样本湿度，/>为第二湿度阈值，/>为样本温度，/>为设定温度，/>为能耗费率，/>为换气组件的折旧费率，/>所述换气组件的运行时长和运行功率，与所述换气组件运行使所述冷柜内升温的第一关系系数，/>为所述温度调节费率，/>为干燥剂单价，/>为单位数量的干燥剂在吸取水分后释放的热量，/>为单位数量的干燥剂在吸取水分后释放的热量与冷柜内升温的第二关系系数，为预测运行时长，/>为预测运行功率，/>为所述干燥剂释放组件释放干燥剂的预测数量，/>、/>和/>为预设权值；

通过所述运行策略模型的损失函数对所述运行策略模型进行训练，获得所述已训练的运行策略模型。

根据本发明的实施例的第二方面，提供一种冷柜除湿控制系统，所述系统包括：

第一湿度信息模块，用于通过设置在冷柜内的湿度检测设备，检测冷柜内部的第一湿度信息；

第一阶段初始模块，用于在所述第一湿度信息大于或等于第一湿度阈值的情况下，启动设置在冷柜内的除湿设备的换气组件进行第一阶段除湿，其中，所述除湿设备包括换气组件以及干燥剂释放组件；

检测模块，用于在第一阶段除湿过程中持续通过所述湿度检测设备检测冷柜内的第二湿度信息，并持续通过温度检测设备检测冷柜内的第一温度信息；

费率模块，用于根据冷柜的设计参数，确定冷柜的温度调节费率；

成本模块，用于根据冷柜的温度调节费率，获取所述换气组件的换气运行成本信息和干燥剂释放组件成本信息；

判断模块，用于根据所述第一温度信息、所述第二湿度信息和预设的第二湿度阈值，确定在第二阶段除湿的过程中是否需要开启所述干燥剂释放组件，其中，所述第二湿度阈值小于所述第一湿度阈值；

运行策略模块，用于在需要开启干燥剂释放组件的情况下，根据所述第一温度信息、所述第二湿度信息、所述第二湿度阈值、所述换气运行成本信息和所述干燥剂释放组件成本信息，确定所述除湿设备的运行策略，其中，所述运行策略包括所述换气组件的运行功率和运行时长，以及所述干燥剂释放组件释放干燥剂的数量；

除湿模块，用于根据所述除湿设备的运行策略，控制所述除湿设备在第二阶段除湿的过程中进行除湿。

根据本发明的一个实施例，所述判断模块进一步用于：将所述换气组件调节至最大功率；对所述换气组件调节至最大功率的情况下的第一阶段除湿过程中的多个时刻的第二湿度信息进行拟合，获得第二湿度函数曲线；对所述第二湿度函数曲线进行求导，获得湿度导函数曲线；

根据公式

获得第一条件和第二条件/>，其中，/>为所述湿度导函数曲线，t为所述第一阶段除湿过程中的任意时刻，/>为所述第一阶段除湿过程中的第一时刻，/>为所述第一阶段除湿过程中的第二时刻，/>为第一预设阈值，/>为所述第二湿度函数曲线，为所述第二湿度阈值；如果所述湿度导函数曲线和所述第二湿度函数曲线满足第一条件/>和第二条件/>中的任意一个，则需要开启所述干燥剂释放组件。

根据本发明的一个实施例，所述判断模块进一步用于：

将所述换气组件调节至最大功率；

对所述换气组件调节至最大功率的情况下的第一阶段除湿过程中的多个时刻的第二湿度信息进行拟合，获得第二湿度函数曲线；

对所述第二湿度函数曲线进行求导，获得湿度导函数曲线；

对所述第一温度信息进行拟合，获得第一温度函数曲线；

对所述第一温度函数曲线进行求导，获得温度导函数曲线；

根据公式

获得第三条件和第四条件/>，其中，/>为所述温度导函数曲线的最大值，/>为所述湿度导函数曲线的最小值，/>为预设倍数，/>为所述第二湿度函数曲线，/>为所述第二湿度阈值，/>为所述第一温度函数曲线，/>为所述第一阶段除湿过程中的第三时刻，t为所述第一阶段除湿过程中的任意时刻，/>为预设的第一温度阈值；

如果所述第二湿度函数曲线、所述湿度导函数曲线、所述第一温度函数曲线和所述温度导函数曲线满足第三条件和第四条件/>中的任意一个，则需要开启所述干燥剂释放组件。

根据本发明的一个实施例，所述成本模块进一步用于：

根据冷柜的外部温度，以及所述换气组件的设计参数，获取所述换气组件的运行时长和运行功率，与所述换气组件运行使所述冷柜内升温的第一关系系数；

根据公式

获得换气运行成本信息，其中，/>为所述换气组件的运行时长，/>为能耗费率，为换气组件的运行功率，/>为换气组件的折旧费率，/>为所述第一关系系数，/>为所述温度调节费率。

根据本发明的一个实施例，所述成本模块进一步用于：

根据所述干燥剂的类型，确定单位数量的干燥剂在吸取水分后释放的热量；

根据冷柜的设计参数，确定所述单位数量的干燥剂在吸取水分后释放的热量与冷柜内升温的第二关系系数；

根据公式

获得所述干燥剂释放组件成本信息，其中，/>为干燥剂单价，/>为释放干燥剂的数量，/>为单位数量的干燥剂在吸取水分后释放的热量，/>为所述第二关系系数，/>为所述温度调节费率。

根据本发明的一个实施例，所述运行策略模块进一步用于：

获取所述第一阶段除湿结束时的第一温度信息和第二湿度信息；

将所述第一阶段除湿结束时的第一温度信息和第二湿度信息、所述第二湿度阈值、所述冷柜的设定温度，以及所述换气运行成本信息和所述干燥剂释放组件成本信息，输入已训练的运行策略模型，获得所述除湿设备的运行策略。

根据本发明的一个实施例，所述系统还包括，训练模块，用于：

通过所述换气组件，对所述冷柜进行多次第一阶段除湿，获得除湿后的样本温度信息和样本湿度信息；

将所述样本温度信息和所述样本湿度信息、所述第二湿度阈值、所述冷柜的设定温度，以及所述换气运行成本信息和所述干燥剂释放组件成本信息，输入运行策略模型，获得所述换气组件的预测运行时长和预测运行功率，以及所述干燥剂释放组件释放干燥剂的预测数量；

根据所述换气组件的预测运行时长和预测运行功率，以及所述干燥剂释放组件释放干燥剂的预测数量，对所述冷柜进行第二阶段除湿，获得并在第二阶段除湿后采集冷柜内的样本湿度和样本温度；

根据公式

获得所述运行策略模型的损失函数，其中，/>为样本湿度，/>为第二湿度阈值，/>为样本温度，/>为设定温度，/>为能耗费率，/>为换气组件的折旧费率，/>所述换气组件的运行时长和运行功率，与所述换气组件运行使所述冷柜内升温的第一关系系数，/>为所述温度调节费率，/>为干燥剂单价，/>为单位数量的干燥剂在吸取水分后释放的热量，/>为单位数量的干燥剂在吸取水分后释放的热量与冷柜内升温的第二关系系数，为预测运行时长，/>为预测运行功率，/>为所述干燥剂释放组件释放干燥剂的预测数量，/>、/>和/>为预设权值；

通过所述运行策略模型的损失函数对所述运行策略模型进行训练，获得所述已训练的运行策略模型。

根据本发明的实施例的第三方面，提供一种冷柜除湿控制设备，包括：处理器；用于存储处理器可执行指令的存储器；其中，所述处理器被配置为调用所述存储器存储的指令，以执行所述冷柜除湿控制方法。

根据本发明的实施例的第四方面，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，所述计算机程序指令被处理器执行时实现所述冷柜除湿控制方法。

根据本发明的实施例的冷柜除湿控制方法，可在通过换气组件的换气作用进行除湿的过程中，检测除湿的效果，如果除湿效果不理想，则可使用干燥剂释放组件释放干燥剂进行除湿，从而对除湿效果进行有效控制。进一步地，可基于冷柜的温度调节费率来确定换气组件的运行成本信息和干燥剂释放组件成本信息，从而可在除湿时考虑调节温度的电力成本，并获得总成本最低的除湿设备的运行策略，以在保障除湿效果的情况下降低成本。在确定换气组件的换气运行成本信息时，可考虑换气组件时冷柜内温度升高，并考虑将升高的温度恢复至设定温度所需花费的能耗成本，提升换气运行成本信息的准确性和客观性，从而可为确定总成本最小化的除湿运行策略提供数据基础。在确定干燥剂释放组件成本信息时，考虑干燥剂吸收水分时释放热量使冷柜内温度升高，并考虑将升高的温度恢复至设定温度所需花费的能耗成本，提升干燥剂释放组件成本信息的准确性和客观性，从而可为确定总成本最小化的除湿运行策略提供数据基础。在判断换气组件的除湿效果从而判断是否需要开启干燥剂释放组件时，可通过湿度导函数曲线和第二湿度函数曲线来表示冷柜内的湿度的变化趋势以及湿度变化率的趋势，并基于湿度的变化趋势和湿度变化率的变化趋势，确定冷柜内的湿度是否下降速度过慢或不降反增，提升判断除湿效果的准确性和客观性。并可通过第二湿度函数曲线、湿度导函数曲线、第一温度函数曲线和温度导函数曲线，来确定换气组件是否能够在温度超标之前，使湿度降至预设的第二湿度阈值，从而在确定换气组件的除湿效果时，同时考虑温度因素，提升换气组件的除湿效果的准确性和客观性。在需要开启干燥剂释放组件时，可通过运行策略模型来制定使冷柜内湿度达标，且使用成本最小化的运行策略，在模型训练过程中可训练运行策略模型降低使用成本、降低温度偏差和降低湿度偏差的能力，提升运行策略的准确性。

应当理解的是，以上的一般描述和后文的细节描述仅是示例性和解释性的，而非限制本发明。根据下面参考附图对示例性实施例的详细说明，本发明的其它特征及方面将更清楚。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的实施例，

图1示例性地示出根据本发明实施例的冷柜除湿控制方法的流程示意图；

图2示例性地示出根据本发明实施例的冷柜除湿控制系统的示意图。

具体实施方式

为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

下面以具体地实施例对本发明的技术方案进行详细说明。下面这几个具体的实施例可以相互结合，对于相同或相似的概念或过程可能在某些实施例不再赘述。

图1示例性地示出根据本发明实施例的冷柜除湿控制方法的流程示意图，如图1所示，所述方法包括：

步骤S101，通过设置在冷柜内的湿度检测设备，检测冷柜内部的第一湿度信息；

步骤S102，在所述第一湿度信息大于或等于第一湿度阈值的情况下，启动设置在冷柜内的除湿设备的换气组件进行第一阶段除湿，其中，所述除湿设备包括换气组件以及干燥剂释放组件；

步骤S103，在第一阶段除湿过程中持续通过所述湿度检测设备检测冷柜内的第二湿度信息，并持续通过温度检测设备检测冷柜内的第一温度信息；

步骤S104，根据冷柜的设计参数，确定冷柜的温度调节费率；

步骤S105，根据冷柜的温度调节费率，获取所述换气组件的换气运行成本信息和干燥剂释放组件成本信息；

步骤S106，根据所述第一温度信息、所述第二湿度信息和预设的第二湿度阈值，确定在第二阶段除湿的过程中是否需要开启所述干燥剂释放组件，其中，所述第二湿度阈值小于所述第一湿度阈值；

步骤S107，在需要开启干燥剂释放组件的情况下，根据所述第一温度信息、所述第二湿度信息、所述第二湿度阈值、所述换气运行成本信息和所述干燥剂释放组件成本信息，确定所述除湿设备的运行策略，其中，所述运行策略包括所述换气组件的运行功率和运行时长，以及所述干燥剂释放组件释放干燥剂的数量；

步骤S108，根据所述除湿设备的运行策略，控制所述除湿设备在第二阶段除湿的过程中进行除湿。

根据本发明的实施例的冷柜除湿控制方法，可在通过换气组件的换气作用进行除湿的过程中，检测除湿的效果，如果除湿效果不理想，则可使用干燥剂释放组件释放干燥剂进行除湿，从而对除湿效果进行有效控制。进一步地，可基于冷柜的温度调节费率来确定换气组件的运行成本信息和干燥剂释放组件成本信息，从而可在除湿时考虑调节温度的电力成本，并获得总成本最低的除湿设备的运行策略，以在保障除湿效果的情况下降低成本。

根据本发明的一个实施例，在步骤S101中，冷柜中可设置湿度检测设备，例如，湿度计等，可实时检测冷柜内部的第一湿度信息。并且，可设置第一湿度阈值，该第一湿度阈值可以是通过经验数据设置的湿度值，在冷柜内的湿度达到该湿度值时，冷柜内易出现结霜的现象。

根据本发明的一个实施例，在步骤S102中，可确定第一湿度信息是否大于或等于第一湿度阈值，如果第一湿度信息大于或等于第一湿度阈值，则冷柜内易出现结霜的现象，因此，可开启冷柜内的除湿设备进行除湿。所述除湿设备可包括换气组件和干燥剂释放组件，换气组件可将冷柜内湿度较高的空气排出，并换入干燥的空气，从而降低冷柜内的湿度，干燥剂释放组件可将一定数量的干燥剂释放到冷柜内，从而使干燥剂吸收冷柜内空气中的水分，从而降低冷柜内的湿度。

在示例中，由于不损耗干燥剂等物料，因此，使用成本相对较低，可首先使用换气组件进行第一阶段除湿，并在第一阶段除湿过程中时刻监测除湿的效果。

根据本发明的一个实施例，在步骤S103中，冷柜内还可设置有温度检测设备，例如，温度计，可在第一除湿阶段持续监测冷柜内的第一温度信息，例如，可在第一除湿阶段内的多个时刻分别采集第一温度信息。当然，湿度检测设备也可持续监测冷柜内的湿度，在第一初始阶段持续监测冷柜内的第二湿度信息，例如，可在第一除湿阶段内的多个时刻分别采集第二湿度信息。时刻之间的间隔时长可设置为1秒、10秒、半分钟、一分钟等，本发明对于时刻之间的间隔时长不做限制。

根据本发明的一个实施例，在步骤S104中，可获取冷柜的设计参数，并确定冷柜的温度调节费率。在示例中，冷柜的制冷功率与温度调节费率有关，制冷功率越高，则能耗越高，调节温度所需的费用越高，则温度调节费率越高，又例如，温度调节费率与冷柜的容积有关，容积越大，则调节温度所需的能耗越高，因此，温度调节费率也越高。可基于设计参数来确定冷柜的制冷功率和容积等参数，并确定使冷柜温度下降单位温度所需的费用，即，温度调节费率。当然，也可基于历史能耗数据来确定温度调节费率，例如，采集过去多次调节温度时的能耗数据，从统计调节单位温度的平均能耗，进而获得温度调节费率。本发明对温度调节费率的获取方式不做限制。

根据本发明的一个实施例，在步骤S105中，可基于以上温度调节费率来确定换气组件的换气运行成本信息和干燥剂释放组件的成本信息。在示例中，换气运行组件在换气过程中，将冷柜内部的湿度较大的空气排出，并引入干燥的空气来降低冷柜内的湿度，但同时也是将冷柜内低温的空气排出，引入冷柜外温度较高的空气，从而使得冷柜内温度升高，如果使冷柜恢复至设定的温度，则需要额外消耗电能来调节冷柜内的温度，因此，换气组件换气运行成本信息不仅包括换气组件自身的能耗成本，还包括额外消耗电量来调节冷柜内温度的成本。在示例中，干燥剂释放组件的干燥剂释放组件成本信息可包括干燥剂的成本，并且，干燥剂在吸收水分的过程中，也可释放热量，使得冷柜内的温度上升，因此，也需要额外消耗电能来调节冷柜内的温度，即，干燥剂释放组件成本信息不仅包括干燥剂的成本，也包括额外消耗电量来调节冷柜内温度的成本。在获得换气运行成本信息和干燥剂释放组件成本信息后，可在第一阶段除湿的效果不佳时，开启干燥剂释放组件来释放干燥剂，并能够确定使总成本最低的运行策略，从而在保障除湿效果的前提下，使除湿的成本最低。

根据本发明的一个实施例，首先介绍换气运行成本信息的获取方式，步骤S105包括：根据冷柜的外部温度，以及所述换气组件的设计参数，获取所述换气组件的运行时长和运行功率，与所述换气组件运行使所述冷柜内升温的第一关系系数；根据公式（1），获得换气运行成本信息，

（1）

其中，为所述换气组件的运行时长，/>为能耗费率，/>为换气组件的运行功率，为换气组件的折旧费率，/>为所述第一关系系数，/>为所述温度调节费率。

根据本发明的一个实施例，冷柜的外部温度高于内部温度，在换气组件运行时，虽然排出了湿度较大的冷柜内部的空气，但也引入了温度较高的外部空气，因此，会使得冷柜内升温。并且，在外部温度确定的情况下，冷柜内升温的幅度与换气组件引入外部空气的量有关，且换气组件引入外部空气的量与换气组件的运行时长和运行功率有关，因此，在外部温度确定的情况下，冷柜内升温的幅度与换气组件的运行时长和运行功率相关。

在示例中，可利用多组历史数据来确定换气组件的运行时长和运行功率，与换气组件运行使冷柜内升温的第一关系系数。例如，每组历史数据均可在恒定的外部温度下获得，每组历史数据中可包括换气组件的运行时长和运行功率，也可包括换气组件按照该运行时长和运行功率运行后，使得冷柜内升温的幅度。对多组历史数据进行统计，可获得所述第一关系系数，例如，可获取运行时长和运行功率的乘积，并将该乘积与冷柜内升温的幅度进行拟合，获得所述第一关系系数。第一关系系数仅用于描述换气组件的运行时长和运行功率，与冷柜内升温幅度之间的近似关系，该近似关系在特定的外部温度下，换气组件的运行时长和运行功率属于特定范围内成立，可利用该近似关系来简化基于换气组件的运行时长和运行功率，确定冷柜内升温的幅度的运算复杂度。本发明对第一关系系数的获取方式不做限制。

根据本发明的一个实施例，在确定所述第一关系系数后，可根据公式（1）来确定换气运行成本信息，在公式（1）中，表示换气组件自身的运行成本，包括换气组件运行所使用的电能的能耗费用，以及换气组件自身的折旧费用。/>则表示冷柜将换气组件引起的升温降为0所需要的能耗费用，其中，换气组件的运行时长和运行功率，与第一关系系数的乘积可表示由于换气组件运行所引起的温度升高幅度，该温度升高幅度与温度调节费率的乘积则为使该温度升高幅度降为0所需的能耗费用。

根据本发明的一个实施例，在确定换气组件的运行策略（即，运行时长和运行功率）后，即可通过公式（1）来确定换气运行成本信息，从而可调整运行策略，得到总成本最小化的除湿运行策略。

通过这种方式，可在确定换气组件的换气运行成本信息时，考虑换气组件时冷柜内温度升高，并考虑将升高的温度恢复至设定温度所需花费的能耗成本，提升换气运行成本信息的准确性和客观性，从而可为确定总成本最小化的除湿运行策略提供数据基础。

根据本发明的一个实施例，以下介绍干燥剂释放组件成本信息的获取方式。步骤S105包括：根据所述干燥剂的类型，确定单位数量的干燥剂在吸取水分后释放的热量；根据冷柜的设计参数，确定所述单位数量的干燥剂在吸取水分后释放的热量与冷柜内升温的第二关系系数；根据公式（2）获得所述干燥剂释放组件成本信息，

（2）/>

其中，为干燥剂单价，/>为释放干燥剂的数量，/>为单位数量的干燥剂在吸取水分后释放的热量，/>为所述第二关系系数，/>为所述温度调节费率。

根据本发明的一个实施例，干燥剂种类较多，例如，硅胶、氯化钙、氧化锌等，不同的干燥剂的单价，以及吸取水分后释放的热量互不相同。因此，可基于干燥剂的类型确定单位数量的干燥剂在吸附水分后释放的热量，并基于冷柜的设计参数，确定单位数量的干燥剂在吸取水分后释放的热量与冷柜内升温的第二关系系数，第二关系系数的获取方式可参考第一关系系数，可使用干燥剂使冷柜内升温的历史数据来进行拟合，第二关系系数同样为单位数量的干燥剂在吸取水分后释放的热量与冷柜内升温幅度之间的近似关系，可简化对于热量与升温之间的关系计算。

根据本发明的一个实施例，在获得以上第二关系系数后，可基于公式（2）来获得干燥剂释放组件成本信息。在公式（2）中，可表示干燥剂的成本，/>则表示冷柜将干燥剂吸收水分释放的热量引起的升温降为0所需要的能耗费用，其中，干燥剂的数量与单位数量的干燥剂在吸取水分后释放的热量相乘，可获得该数量的干燥剂在吸收水分后获得的热量，该热量与第二关系系数相乘，可获得冷柜内的升温幅度。通过冷柜内的升温幅度与温度调节费率相乘，则可获得将干燥剂吸收水分释放的热量引起的升温降为0所需要的能耗费用。

根据本发明的一个实施例，在确定干燥剂释放组件的运行策略（即，释放干燥剂的数量）后，即可通过公式（2）来确定干燥剂释放组件成本信息，从而可调整运行策略，得到总成本最小化的除湿运行策略。

通过这种方式，可在确定干燥剂释放组件成本信息时，考虑干燥剂吸收水分时释放热量使冷柜内温度升高，并考虑将升高的温度恢复至设定温度所需花费的能耗成本，提升干燥剂释放组件成本信息的准确性和客观性，从而可为确定总成本最小化的除湿运行策略提供数据基础。

根据本发明的一个实施例，在步骤S106中，可确定仅使用换气组件进行除湿的第一阶段除湿过程的除湿效果，如果除湿效果良好，则无需开启干燥剂释放组件，如果除湿效果不佳，则可开启干燥剂释放组件。以上步骤S104和步骤S105也可在步骤S106之后再执行，本发明对步骤S104、步骤S105和步骤S106的执行顺序不做限制。

根据本发明的一个实施例，在步骤S106中，可确定是否需要开启干燥剂释放组件来释放干燥剂，从而提升除湿效果，以更高的效率降低冷柜内的湿度。在示例中，如果经过换气组件的换气，冷柜内的湿度没有下降或下降不明显，甚至湿度还有所上升，则可开启干燥剂释放组件。又例如，如果冷柜内湿度下降不明显，但温度上升较快，则可能引起冷柜内的物品无法保险，且将冷柜内的温度再次降至设定温度会耗费更多的电能。以上情况均需要开启干燥剂释放组件。以上条件仅为示例，还可设定其他条件来判断是否需要开启干燥剂释放组件。

根据本发明的一个实施例，步骤S106可包括：将所述换气组件调节至最大功率；对所述换气组件调节至最大功率的情况下的第一阶段除湿过程中的多个时刻的第二湿度信息进行拟合，获得第二湿度函数曲线；对所述第二湿度函数曲线进行求导，获得湿度导函数曲线；

根据公式（3），获得第一条件和第二条件/>，

（3）

其中，为所述湿度导函数曲线，t为所述第一阶段除湿过程中的任意时刻，/>为所述第一阶段除湿过程中的第一时刻，/>为所述第一阶段除湿过程中的第二时刻，/>为第一预设阈值，/>为所述第二湿度函数曲线，/>为所述第二湿度阈值；如果所述湿度导函数曲线和所述第二湿度函数曲线满足第一条件/>和第二条件/>中的任意一个，则需要开启所述干燥剂释放组件。

根据本发明的一个实施例，根据公式（3）可知，第一条件和第二条件为基于第一阶段除湿过程中的多个时刻的第二湿度信息确定的条件，从而基于第一条件和第二条件来判断是否需要开启干燥剂释放组件。

根据本发明的一个实施例，在换气组件调节至最大功率的情况下，可基于第二湿度信息来确定换气组件的除湿效果。可对第一阶段除湿过程中的第二湿度信息进行拟合，获得第二湿度函数曲线。进一步地，可获得第二湿度函数曲线的导函数，得到湿度导函数曲线。从而可基于第二湿度函数曲线和湿度导函数曲线来判断换气组件的除湿效果是否达标。

根据本发明的一个实施例，第一条件为描述第二湿度函数曲线是否过早收敛的条件，即，判断在第一阶段的除湿过程中，是否存在第一时刻，使得第一时刻之后的所有时刻的湿度导函数曲线的幅值小于或等于第一预设阈值（其中，第一预设阈值为预设的较小的变化率阈值），且第一时刻之后的所有时刻内第二湿度函数曲线大于第二湿度阈值，即，在第一时刻之后，冷柜内的湿度仍未达到设定的第二湿度阈值。并且，在以上判断中，导数函数曲线在第一时刻的值小于0。湿度导数曲线可表示湿度的变化率。以上第一条件可表示，虽然湿度在下降，但湿度的变化率过小，且在湿度变化率很小的条件下，湿度仍然较大，因此，以上第一条件可用于描述虽然湿度正在下降，但下降速度过慢，除湿效果不佳。

根据本发明的一个实施例，第二条件为描述第二湿度函数曲线是否不降反增的条件。即，判断在第一阶段的除湿过程中，是否存在第二时刻，使得第二时刻之后的所有时刻的湿度导函数曲线大于或等于0，即，在第二时刻之后冷柜内的湿度不再变化，甚至增加。并且，在第二时刻之后的所有时刻内第二湿度函数曲线大于第二湿度阈值，即，在第二时刻之后，冷柜内的湿度仍未达到设定的第二湿度阈值。以上第二条件可表示冷柜内的湿度在未达到第二湿度阈值之前就不再变化甚至增加，因此，可表示冷柜内的湿度在之后的除湿过程中也难以达到第二湿度阈值，湿度较大，且可能继续增大，因此，以上第二条件可用于描述湿度不降反增，除湿效果不佳。

根据本发明的一个实施例，以上第一条件和第二条件均可表示除湿效果不佳，继续仅使用换气组件则难以达到设定的第二湿度阈值，因此，可开启干燥剂释放组件。

因此，可通过湿度导函数曲线和第二湿度函数曲线来表示冷柜内的湿度的变化趋势以及湿度变化率的趋势，并基于湿度的变化趋势和湿度变化率的变化趋势，确定冷柜内的湿度是否下降速度过慢或不降反增，提升判断除湿效果的准确性和客观性。

根据本发明的一个实施例，以上基于第二湿度信息及其衍生的湿度导函数曲线来判断除湿效果，进而确定是否需要开启干燥剂释放组件。进一步地，换气组件可排出冷柜内的冷空气，引入冷柜外温度较高的空气，因此，使用换气组件还可能引起冷柜内温度升高。因此，可使用在冷柜内采集的温度和湿度两个方面的数据来综合判断是否需要开启干燥剂释放组件。

根据本发明的一个实施例，步骤S106可包括：将所述换气组件调节至最大功率；对所述换气组件调节至最大功率的情况下的第一阶段除湿过程中的多个时刻的第二湿度信息进行拟合，获得第二湿度函数曲线；对所述第二湿度函数曲线进行求导，获得湿度导函数曲线；对所述第一温度信息进行拟合，获得第一温度函数曲线；对所述第一温度函数曲线进行求导，获得温度导函数曲线；根据公式（4），获得第三条件和第四条件/>，

（4）

其中，为所述温度导函数曲线的最大值，/>为所述湿度导函数曲线的最小值，/>为预设倍数，/>为所述第二湿度函数曲线，/>为所述第二湿度阈值，/>为所述第一温度函数曲线，/>为所述第一阶段除湿过程中的第三时刻，t为所述第一阶段除湿过程中的任意时刻，/>为预设的第一温度阈值；如果所述第二湿度函数曲线、所述湿度导函数曲线、所述第一温度函数曲线和所述温度导函数曲线满足第三条件/>和第四条件/>中的任意一个，则需要开启所述干燥剂释放组件。

根据本发明的一个实施例，获得第二湿度函数曲线和湿度导函数曲线的过程与以上相同，在此不再赘述。进一步地，可使用类似的方式，对第一阶段除湿过程中的多个时刻的第一温度信息进行拟合，获得第一温度函数曲线。并对第一温度函数曲线进行求导，得到温度导函数曲线。

根据本发明的一个实施例，根据公式（4）可知，第三条件为基于湿度导函数曲线、温度导函数曲线和第二湿度函数曲线确定的条件，用于描述冷柜内温度的变化率和湿度的变化率之间的关系。第四条件为基于第一温度函数曲线和第二湿度函数曲线确定的条件，用于描述温度是否已经超标，不利于冷柜内物品的保险。

根据本发明的一个实施例，在第三条件中，可确定温度导函数曲线的最大值与湿度导函数曲线的最小值之比的绝对值是否大于预设倍数，以及湿度值是否始终大于第二湿度阈值。其中，温度的变化为正向变化，即，变化趋势为升温趋势，因此，温度导函数曲线的最大值为正数。湿度的变化为负向变化，即，变化趋势为湿度减小，因此，第二湿度函数曲线的变化幅度的最大值即为湿度导函数曲线的最小值，且湿度导函数曲线的最小值为负数。二者之比为冷柜内温度和湿度的相对变化率的最大值，如果该相对变化率的最大值较小，则冷柜无法在温度达到设定的最高温度之前，使湿度降低至设定的第二湿度阈值。如果符合第三条件，则可表明换气组件的除湿效果小于升温效果，即，换气组件的除湿效果不佳。

根据本发明的一个实施例，在第四条件中，可表示是否存在第三时刻，使得第三时刻之后的温度均大于或等于预设的第一温度阈值，且湿度大于第二湿度阈值。如果第四条件成立，则表明冷柜内温度已经超标，即，已经高于第一温度阈值，且冷柜内湿度仍未达标，即，仍未降至第二湿度阈值，因此，如果符合第四条件，则可表明换气组件的除湿效果不佳。

根据本发明的一个实施例，如果以上第二湿度函数曲线、湿度导函数曲线、第一温度函数曲线和温度导函数曲线满足第三条件和第四条件中的任意一个，则均可表明换气组件无法在冷柜内温度超标之前，使湿度降至第二湿度阈值，即，表明仅使用换气组件进行除湿的效果不佳。

因此，可通过第二湿度函数曲线、湿度导函数曲线、第一温度函数曲线和温度导函数曲线，来确定换气组件是否能够在温度超标之前，使湿度降至预设的第二湿度阈值，从而在确定换气组件的除湿效果时，同时考虑温度因素，提升换气组件的除湿效果的准确性和客观性。

根据本发明的一个实施例，综上所述，如果以上获得的第二湿度函数曲线、湿度导函数曲线、第一温度函数曲线和温度导函数曲线满足第一条件、第二条件、第三条件和第四条件中的任意一个或多个，则可确定换气组件的除湿效果不佳，需要开启干燥剂释放组件。反之，如果不满足第一条件、第二条件、第三条件和第四条件中的所有条件，则可确定换气组件的除湿效果尚可，可不开启干燥剂释放组件。

根据本发明的一个实施例，在步骤S107中，如果需要开启干燥剂释放组件，则可确定除湿设备的运行策略，即，可确定换气组件的运行功率和运行时长，并确定干燥剂释放组件释放干燥剂的数量，从而可在将冷柜内的湿度降至预设的第二湿度阈值，使除湿效果达标的基础上，使除湿设备的使用成本最小化。

根据本发明的一个实施例，步骤S107可包括：获取所述第一阶段除湿结束时的第一温度信息和第二湿度信息；将所述第一阶段除湿结束时的第一温度信息和第二湿度信息、所述第二湿度阈值、所述冷柜的设定温度，以及所述换气运行成本信息和所述干燥剂释放组件成本信息，输入已训练的运行策略模型，获得所述除湿设备的运行策略。

根据本发明的一个实施例，第一阶段初试结束时的第一温度信息和第二湿度信息可作为第二阶段除湿过程的初始条件。并将此初始条件，以及设定的第二湿度阈值和冷柜的设定温度，以及换气运行成本信息和干燥剂释放组件成本信息输入已训练的运行策略模型，得到能够使冷柜内湿度降至第二湿度阈值，且使除湿设备的成本最小化的运行策略。所述运行策略模型可以是深度学习神经网络模型，本发明对运行策略模型的具体类型不做限制。

根据本发明的一个实施例，在步骤S108中，在获得上述运行策略，即，获得换气组件的运行时长和运行功率，以及干燥剂释放组件释放干燥剂的数量后，可按照次运行策略执行，使得冷柜内的湿度降至第二湿度阈值，且除湿设备的使用成本最小。

根据本发明的一个实施例，所述运行策略模型在使用前可进行训练，以提升运行策略模型的精度。所述运行策略模型的训练步骤包括：通过所述换气组件，对所述冷柜进行多次第一阶段除湿，获得除湿后的样本温度信息和样本湿度信息；将所述样本温度信息和所述样本湿度信息、所述第二湿度阈值、所述冷柜的设定温度，以及所述换气运行成本信息和所述干燥剂释放组件成本信息，输入运行策略模型，获得所述换气组件的预测运行时长和预测运行功率，以及所述干燥剂释放组件释放干燥剂的预测数量；根据所述换气组件的预测运行时长和预测运行功率，以及所述干燥剂释放组件释放干燥剂的预测数量，对所述冷柜进行第二阶段除湿，获得并在第二阶段除湿后采集冷柜内的样本湿度和样本温度；根据公式（5）获得所述运行策略模型的损失函数，

（5）

其中，为样本湿度，/>为第二湿度阈值，/>为样本温度，/>为设定温度，/>为能耗费率，/>为换气组件的折旧费率，/>所述换气组件的运行时长和运行功率，与所述换气组件运行使所述冷柜内升温的第一关系系数，/>为所述温度调节费率，/>为干燥剂单价，/>为单位数量的干燥剂在吸取水分后释放的热量，/>为单位数量的干燥剂在吸取水分后释放的热量与冷柜内升温的第二关系系数，/>为预测运行时长，/>为预测运行功率，/>为所述干燥剂释放组件释放干燥剂的预测数量，/>、/>和/>为预设权值；通过所述运行策略模型的损失函数对所述运行策略模型进行训练，获得所述已训练的运行策略模型。

根据本发明的一个实施例，可通过换气组件对冷柜进行多次第一阶段除湿，从而获得每次第一阶段除湿后的样本温度信息和样本湿度信息，样本温度信息和样本湿度信息可作为运行策略模型的训练样本，可每次将一组训练样本（即，一组样本温度信息和样本湿度信息）输入运行策略模型，并将换气运行成本信息和干燥剂释放组件成本信息，以及预设的第二湿度阈值和冷柜的设定温度输入运行策略模型。使运行策略模型基于以上信息获得换气组件的预测运行时长和预测运行功率，以及干燥剂释放组件释放干燥剂的预测数量。进而可基于运行策略模型获得的以上数据来进行第二阶段除湿。由于运行策略模型还未训练完成，因此，以上获得的预测运行时长、预测运行功率和干燥剂的预测数量可能存在误差，导致冷柜内在进行第二阶段除湿后仍与设定的第二湿度阈值和设定温度之间存在一定误差，且初始组件的运行成本也未必达到最小化，因此，可基于以上误差，来确定运行策略模型的损失函数。

根据本发明的一个实施例，可根据公式（5）来确定所述运行策略模型的损失函数。其中，公式（5）的第一项为冷柜进行第二阶段除湿后的样本湿度与第二湿度阈值之间的偏差，在训练过程中，损失函数减小，即，该项偏差减小，使得冷柜在第二阶段除湿后的样本湿度更接近第二湿度阈值。

根据本发明的一个实施例，公式（5）的第二项为冷柜进行第二阶段初始后的样本温度与设定维度之间的偏差，在训练过程中，损失函数减小，即，该偏差减小，使得冷柜在第二阶段除湿后的样本温度更接近设定温度。

根据本发明的一个实施例，公式（5）的第三项为冷柜进行第二阶段初始时除湿设备的成本，包括换气组件的使用成本，即，基于换气组件的预测运行时长和预测运行功率确定的成本，以及干燥剂释放组件的使用成本，即，基于干燥剂的预测数量确定的成本。在训练过程中，损失函数减小，即，除湿设备的成本减小，使得除湿设备的运行策略所涉及的成本最小化。

根据本发明的一个实施例，可将上述三项进行加权求和，获得运行策略模型的损失函数，基于损失函数可调整运行策略模型的参数，例如，使用梯度下降法进行反向调节，以改变运行策略模型的参数，减小损失函数。可迭代执行以上训练步骤，进行多次训练，直到损失函数收敛或小于预设阈值，或者训练次数达到设定次数。在完成训练后，获得已训练的运行策略模型。

根据本发明的实施例的冷柜除湿控制方法，可在通过换气组件的换气作用进行除湿的过程中，检测除湿的效果，如果除湿效果不理想，则可使用干燥剂释放组件释放干燥剂进行除湿，从而对除湿效果进行有效控制。进一步地，可基于冷柜的温度调节费率来确定换气组件的运行成本信息和干燥剂释放组件成本信息，从而可在除湿时考虑调节温度的电力成本，并获得总成本最低的除湿设备的运行策略，以在保障除湿效果的情况下降低成本。在确定换气组件的换气运行成本信息时，可考虑换气组件时冷柜内温度升高，并考虑将升高的温度恢复至设定温度所需花费的能耗成本，提升换气运行成本信息的准确性和客观性，从而可为确定总成本最小化的除湿运行策略提供数据基础。在确定干燥剂释放组件成本信息时，考虑干燥剂吸收水分时释放热量使冷柜内温度升高，并考虑将升高的温度恢复至设定温度所需花费的能耗成本，提升干燥剂释放组件成本信息的准确性和客观性，从而可为确定总成本最小化的除湿运行策略提供数据基础。在判断换气组件的除湿效果从而判断是否需要开启干燥剂释放组件时，可通过湿度导函数曲线和第二湿度函数曲线来表示冷柜内的湿度的变化趋势以及湿度变化率的趋势，并基于湿度的变化趋势和湿度变化率的变化趋势，确定冷柜内的湿度是否下降速度过慢或不降反增，提升判断除湿效果的准确性和客观性。并可通过第二湿度函数曲线、湿度导函数曲线、第一温度函数曲线和温度导函数曲线，来确定换气组件是否能够在温度超标之前，使湿度降至预设的第二湿度阈值，从而在确定换气组件的除湿效果时，同时考虑温度因素，提升换气组件的除湿效果的准确性和客观性。在需要开启干燥剂释放组件时，可通过运行策略模型来制定使冷柜内湿度达标，且使用成本最小化的运行策略，在模型训练过程中可训练运行策略模型降低使用成本、降低温度偏差和降低湿度偏差的能力，提升运行策略的准确性。

图2示例性地示出根据本发明实施例的冷柜除湿控制系统的示意图，如图2所示，所述系统包括：

第一湿度信息模块101，用于通过设置在冷柜内的湿度检测设备，检测冷柜内部的第一湿度信息；

第一阶段初始模块102，用于在所述第一湿度信息大于或等于第一湿度阈值的情况下，启动设置在冷柜内的除湿设备的换气组件进行第一阶段除湿，其中，所述除湿设备包括换气组件以及干燥剂释放组件；

检测模块103，用于在第一阶段除湿过程中持续通过所述湿度检测设备检测冷柜内的第二湿度信息，并持续通过温度检测设备检测冷柜内的第一温度信息；

费率模块104，用于根据冷柜的设计参数，确定冷柜的温度调节费率；

成本模块105，用于根据冷柜的温度调节费率，获取所述换气组件的换气运行成本信息和干燥剂释放组件成本信息；

判断模块106，用于根据所述第一温度信息、所述第二湿度信息和预设的第二湿度阈值，确定在第二阶段除湿的过程中是否需要开启所述干燥剂释放组件，其中，所述第二湿度阈值小于所述第一湿度阈值；

运行策略模块107，用于在需要开启干燥剂释放组件的情况下，根据所述第一温度信息、所述第二湿度信息、所述第二湿度阈值、所述换气运行成本信息和所述干燥剂释放组件成本信息，确定所述除湿设备的运行策略，其中，所述运行策略包括所述换气组件的运行功率和运行时长，以及所述干燥剂释放组件释放干燥剂的数量；

除湿模块108，用于根据所述除湿设备的运行策略，控制所述除湿设备在第二阶段除湿的过程中进行除湿。

根据本发明的一个实施例，所述判断模块进一步用于：

将所述换气组件调节至最大功率；

对所述换气组件调节至最大功率的情况下的第一阶段除湿过程中的多个时刻的第二湿度信息进行拟合，获得第二湿度函数曲线；

对所述第二湿度函数曲线进行求导，获得湿度导函数曲线；

根据公式

获得第一条件和第二条件/>，其中，/>为所述湿度导函数曲线，t为所述第一阶段除湿过程中的任意时刻，/>为所述第一阶段除湿过程中的第一时刻，/>为所述第一阶段除湿过程中的第二时刻，/>为第一预设阈值，/>为所述第二湿度函数曲线，为所述第二湿度阈值；

如果所述湿度导函数曲线和所述第二湿度函数曲线满足第一条件和第二条件中的任意一个，则需要开启所述干燥剂释放组件。

根据本发明的一个实施例，所述判断模块进一步用于：

将所述换气组件调节至最大功率；

对所述换气组件调节至最大功率的情况下的第一阶段除湿过程中的多个时刻的第二湿度信息进行拟合，获得第二湿度函数曲线；

对所述第二湿度函数曲线进行求导，获得湿度导函数曲线；

对所述第一温度信息进行拟合，获得第一温度函数曲线；

对所述第一温度函数曲线进行求导，获得温度导函数曲线；

根据公式

获得第三条件和第四条件/>，其中，/>为所述温度导函数曲线的最大值，/>为所述湿度导函数曲线的最小值，/>为预设倍数，/>为所述第二湿度函数曲线，/>为所述第二湿度阈值，/>为所述第一温度函数曲线，/>为所述第一阶段除湿过程中的第三时刻，t为所述第一阶段除湿过程中的任意时刻，/>为预设的第一温度阈值；

如果所述第二湿度函数曲线、所述湿度导函数曲线、所述第一温度函数曲线和所述温度导函数曲线满足第三条件和第四条件/>中的任意一个，则需要开启所述干燥剂释放组件。

根据本发明的一个实施例，所述成本模块进一步用于：

根据冷柜的外部温度，以及所述换气组件的设计参数，获取所述换气组件的运行时长和运行功率，与所述换气组件运行使所述冷柜内升温的第一关系系数；

根据公式

获得换气运行成本信息，其中，/>为所述换气组件的运行时长，/>为能耗费率，为换气组件的运行功率，/>为换气组件的折旧费率，/>为所述第一关系系数，/>为所述温度调节费率。

根据本发明的一个实施例，所述成本模块进一步用于：

根据所述干燥剂的类型，确定单位数量的干燥剂在吸取水分后释放的热量；

根据冷柜的设计参数，确定所述单位数量的干燥剂在吸取水分后释放的热量与冷柜内升温的第二关系系数；

根据公式

获得所述干燥剂释放组件成本信息，其中，/>为干燥剂单价，/>为释放干燥剂的数量，/>为单位数量的干燥剂在吸取水分后释放的热量，/>为所述第二关系系数，/>为所述温度调节费率。

根据本发明的一个实施例，所述运行策略模块进一步用于：

获取所述第一阶段除湿结束时的第一温度信息和第二湿度信息；

将所述第一阶段除湿结束时的第一温度信息和第二湿度信息、所述第二湿度阈值、所述冷柜的设定温度，以及所述换气运行成本信息和所述干燥剂释放组件成本信息，输入已训练的运行策略模型，获得所述除湿设备的运行策略。

根据本发明的一个实施例，所述系统还包括，训练模块，用于：

通过所述换气组件，对所述冷柜进行多次第一阶段除湿，获得除湿后的样本温度信息和样本湿度信息；

将所述样本温度信息和所述样本湿度信息、所述第二湿度阈值、所述冷柜的设定温度，以及所述换气运行成本信息和所述干燥剂释放组件成本信息，输入运行策略模型，获得所述换气组件的预测运行时长和预测运行功率，以及所述干燥剂释放组件释放干燥剂的预测数量；

根据所述换气组件的预测运行时长和预测运行功率，以及所述干燥剂释放组件释放干燥剂的预测数量，对所述冷柜进行第二阶段除湿，获得并在第二阶段除湿后采集冷柜内的样本湿度和样本温度；

根据公式

获得所述运行策略模型的损失函数，其中，/>为样本湿度，/>为第二湿度阈值，/>为样本温度，/>为设定温度，/>为能耗费率，/>为换气组件的折旧费率，/>所述换气组件的运行时长和运行功率，与所述换气组件运行使所述冷柜内升温的第一关系系数，/>为所述温度调节费率，/>为干燥剂单价，/>为单位数量的干燥剂在吸取水分后释放的热量，/>为单位数量的干燥剂在吸取水分后释放的热量与冷柜内升温的第二关系系数，为预测运行时长，/>为预测运行功率，/>为所述干燥剂释放组件释放干燥剂的预测数量，/>、/>和/>为预设权值；

通过所述运行策略模型的损失函数对所述运行策略模型进行训练，获得所述已训练的运行策略模型。

根据本发明的一个实施例，提供一种冷柜除湿控制设备，包括：处理器；用于存储处理器可执行指令的存储器；其中，所述处理器被配置为调用所述存储器存储的指令，以执行所述冷柜除湿控制方法。

根据本发明的一个实施例，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，所述计算机程序指令被处理器执行时实现所述冷柜除湿控制方法。

本发明可以是方法、装置、系统和/或计算机程序产品。计算机程序产品可以包括计算机可读存储介质，其上载有用于执行本发明的各个方面的计算机可读程序指令。

本领域的技术人员应理解，上述描述及附图中所示的本发明的实施例只作为举例而并不限制本发明。本发明的目的已经完整并有效地实现。本发明的功能及结构原理已在实施例中展示和说明，在没有背离所述原理下，本发明的实施方式可以有任何变形或修改。

最后应说明的是：以上各实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述各实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分或者全部技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的范围。

Claims (8)

1.一种冷柜除湿控制方法，其特征在于，包括：

通过设置在冷柜内的湿度检测设备，检测冷柜内部的第一湿度信息；

在所述第一湿度信息大于或等于第一湿度阈值的情况下，启动设置在冷柜内的除湿设备的换气组件进行第一阶段除湿，其中，所述除湿设备包括换气组件以及干燥剂释放组件；

在第一阶段除湿过程中持续通过所述湿度检测设备检测冷柜内的第二湿度信息，并持续通过温度检测设备检测冷柜内的第一温度信息；

根据冷柜的设计参数，确定冷柜的温度调节费率；

根据冷柜的温度调节费率，获取所述换气组件的换气运行成本信息和干燥剂释放组件成本信息；

根据所述第一温度信息、所述第二湿度信息和预设的第二湿度阈值，确定在第二阶段除湿的过程中是否需要开启所述干燥剂释放组件，其中，所述第二湿度阈值小于所述第一湿度阈值；

在需要开启干燥剂释放组件的情况下，根据所述第一温度信息、所述第二湿度信息、所述第二湿度阈值、所述换气运行成本信息和所述干燥剂释放组件成本信息，确定所述除湿设备的运行策略，其中，所述运行策略包括所述换气组件的运行功率和运行时长，以及所述干燥剂释放组件释放干燥剂的数量；

根据所述除湿设备的运行策略，控制所述除湿设备在第二阶段除湿的过程中进行除湿。

2.根据权利要求1所述的冷柜除湿控制方法，其特征在于，根据所述第一温度信息、所述第二湿度信息和预设的第二湿度阈值，确定在第二阶段除湿的过程中是否需要开启所述干燥剂释放组件，包括：

将所述换气组件调节至最大功率；

对所述换气组件调节至最大功率的情况下的第一阶段除湿过程中的多个时刻的第二湿度信息进行拟合，获得第二湿度函数曲线；

对所述第二湿度函数曲线进行求导，获得湿度导函数曲线；

根据公式

；

获得第一条件和第二条件/>，其中，/>为所述湿度导函数曲线，t为所述第一阶段除湿过程中的任意时刻，/>为所述第一阶段除湿过程中的第一时刻，/>为所述第一阶段除湿过程中的第二时刻，/>为第一预设阈值，/>为所述第二湿度函数曲线，/>为所述第二湿度阈值；

如果所述湿度导函数曲线和所述第二湿度函数曲线满足第一条件和第二条件/>中的任意一个，则需要开启所述干燥剂释放组件。

3.根据权利要求1所述的冷柜除湿控制方法，其特征在于，根据所述第一温度信息、所述第二湿度信息和预设的第二湿度阈值，确定在第二阶段除湿的过程中是否需要开启所述干燥剂释放组件，包括：

将所述换气组件调节至最大功率；

对所述换气组件调节至最大功率的情况下的第一阶段除湿过程中的多个时刻的第二湿度信息进行拟合，获得第二湿度函数曲线；

对所述第二湿度函数曲线进行求导，获得湿度导函数曲线；

对所述第一温度信息进行拟合，获得第一温度函数曲线；

对所述第一温度函数曲线进行求导，获得温度导函数曲线；

根据公式

；

获得第三条件和第四条件/>，其中，/>为所述温度导函数曲线的最大值，为所述湿度导函数曲线的最小值，/>为预设倍数，/>为所述第二湿度函数曲线，/>为所述第二湿度阈值，/>为所述第一温度函数曲线，/>为所述第一阶段除湿过程中的第三时刻，t为所述第一阶段除湿过程中的任意时刻，/>为预设的第一温度阈值；

如果所述第二湿度函数曲线、所述湿度导函数曲线、所述第一温度函数曲线和所述温度导函数曲线满足第三条件和第四条件/>中的任意一个，则需要开启所述干燥剂释放组件。

4.根据权利要求1所述的冷柜除湿控制方法，其特征在于，根据冷柜的温度调节费率，获取所述换气组件的换气运行成本信息，包括：

根据冷柜的外部温度，以及所述换气组件的设计参数，获取所述换气组件的运行时长和运行功率，与所述换气组件运行使所述冷柜内升温的第一关系系数；

根据公式

；

获得换气运行成本信息，其中，/>为所述换气组件的运行时长，/>为能耗费率，/>为换气组件的运行功率，/>为换气组件的折旧费率，/>为所述第一关系系数，/>为所述温度调节费率。

5.根据权利要求1所述的冷柜除湿控制方法，其特征在于，获取干燥剂释放组件成本信息，包括：

根据所述干燥剂的类型，确定单位数量的干燥剂在吸取水分后释放的热量；

根据冷柜的设计参数，确定所述单位数量的干燥剂在吸取水分后释放的热量与冷柜内升温的第二关系系数；

根据公式

；

获得所述干燥剂释放组件成本信息，其中，/>为干燥剂单价，/>为释放干燥剂的数量，/>为单位数量的干燥剂在吸取水分后释放的热量，/>为所述第二关系系数，/>为所述温度调节费率。

6.根据权利要求1所述的冷柜除湿控制方法，其特征在于，在需要开启干燥剂释放组件的情况下，根据所述第一温度信息、所述第二湿度信息、所述第二湿度阈值、所述换气运行成本信息和所述干燥剂释放组件成本信息，确定所述除湿设备的运行策略，包括：

获取所述第一阶段除湿结束时的第一温度信息和第二湿度信息；

将所述第一阶段除湿结束时的第一温度信息和第二湿度信息、所述第二湿度阈值、所述冷柜的设定温度，以及所述换气运行成本信息和所述干燥剂释放组件成本信息，输入已训练的运行策略模型，获得所述除湿设备的运行策略。

7.根据权利要求6所述的冷柜除湿控制方法，其特征在于，所述运行策略模型的训练步骤包括：

通过所述换气组件，对所述冷柜进行多次第一阶段除湿，获得除湿后的样本温度信息和样本湿度信息；

将所述样本温度信息和所述样本湿度信息、所述第二湿度阈值、所述冷柜的设定温度，以及所述换气运行成本信息和所述干燥剂释放组件成本信息，输入运行策略模型，获得所述换气组件的预测运行时长和预测运行功率，以及所述干燥剂释放组件释放干燥剂的预测数量；

根据所述换气组件的预测运行时长和预测运行功率，以及所述干燥剂释放组件释放干燥剂的预测数量，对所述冷柜进行第二阶段除湿，获得并在第二阶段除湿后采集冷柜内的样本湿度和样本温度；

根据公式

；

获得所述运行策略模型的损失函数，其中，/>为样本湿度，/>为第二湿度阈值，为样本温度，/>为设定温度，/>为能耗费率，/>为换气组件的折旧费率，/>所述换气组件的运行时长和运行功率，与所述换气组件运行使所述冷柜内升温的第一关系系数，/>为所述温度调节费率，/>为干燥剂单价，/>为单位数量的干燥剂在吸取水分后释放的热量，为单位数量的干燥剂在吸取水分后释放的热量与冷柜内升温的第二关系系数，/>为预测运行时长，/>为预测运行功率，/>为所述干燥剂释放组件释放干燥剂的预测数量，/>、/>和/>为预设权值；

通过所述运行策略模型的损失函数对所述运行策略模型进行训练，获得所述已训练的运行策略模型。

8.一种冷柜除湿控制系统，其特征在于，包括：

第一湿度信息模块，用于通过设置在冷柜内的湿度检测设备，检测冷柜内部的第一湿度信息；

第一阶段初始模块，用于在所述第一湿度信息大于或等于第一湿度阈值的情况下，启动设置在冷柜内的除湿设备的换气组件进行第一阶段除湿，其中，所述除湿设备包括换气组件以及干燥剂释放组件；

检测模块，用于在第一阶段除湿过程中持续通过所述湿度检测设备检测冷柜内的第二湿度信息，并持续通过温度检测设备检测冷柜内的第一温度信息；

费率模块，用于根据冷柜的设计参数，确定冷柜的温度调节费率；

成本模块，用于根据冷柜的温度调节费率，获取所述换气组件的换气运行成本信息和干燥剂释放组件成本信息；

判断模块，用于根据所述第一温度信息、所述第二湿度信息和预设的第二湿度阈值，确定在第二阶段除湿的过程中是否需要开启所述干燥剂释放组件，其中，所述第二湿度阈值小于所述第一湿度阈值；

运行策略模块，用于在需要开启干燥剂释放组件的情况下，根据所述第一温度信息、所述第二湿度信息、所述第二湿度阈值、所述换气运行成本信息和所述干燥剂释放组件成本信息，确定所述除湿设备的运行策略，其中，所述运行策略包括所述换气组件的运行功率和运行时长，以及所述干燥剂释放组件释放干燥剂的数量；

除湿模块，用于根据所述除湿设备的运行策略，控制所述除湿设备在第二阶段除湿的过程中进行除湿。