1.一种空气能热水器结霜预测方法，其特征在于：在空气能热水器处于结霜运行边界范围内时，获得压缩机压缩后气体压力值，并获取正常未结霜情况下压缩机压缩后气体压力值，从而得到两者的比值系数，利用比值系数与压缩机运行功率获取灰色预测模型，再用比值系数的减小程度来表征结霜故障程度，进而通过分析灰色预测模型的数学表达式，判定空气能热水器蒸发器结霜程度。

2.根据权利要求1所述的空气能热水器结霜预测方法，其特征在于：所述灰色预测模型的获得过程是在空气能热水器处于结霜运行边界范围内时，在一个采样周期内对压缩机的功率和冷媒高压气体压力进行采样，并获得正常未结霜情况下，相同采样周期和相同压缩机功率的下的冷媒高压气体压力，计算结霜运行边界范围下冷媒高压气体压力与正常未结霜情况下冷媒高压气体压力的比值，获得比值数组；将压缩机功率的采样数据形成功率数组，利用功率数组中的最大值和最小值获得等间隔量，并建立等间隔量数组；以功率数组为自变量离散数值，以比值数组为应变量离散数值，使用插值算法获得等间隔量数组对应的序列，将序列用一次累加方式生成新序列；再基于新序列和等间隔量数组建立微分方程，求解后得到灰色预测模型，对灰色预测模型进行还原，获得灰色预测模型的数学表达式。

3.根据权利要求1所述的空气能热水器结霜预测方法，其特征在于：所述预测模型数学表达式的获得过程具体过程如下:

在空气能热水器处于结霜运行边界范围内时，在采样周期Ts内对压缩机的功率Pcomp和冷媒高压气体压力Ppress采样n个数据，分别记为：{Pcomp(1),Pcomp(2),…,Pcomp(n)}和{Ppress(1),Ppress(2),…,Ppress(n)}；并获得正常未结霜情况下，在压缩机的功率为{Pcomp(1),Pcomp(2),…,Pcomp(n)}时的冷媒高压气体压力计算结霜运行边界范围下冷媒高压气体压力与正常未结霜情况下冷媒高压气体压力的比值：

获得比值数组{λ(1),λ(2),…,λ(n)}；

获取功率数组{Pcomp(i)}的最小值 和最大值利用最大值和最小值求取等间隔量 并建立等间隔量数组其中

以功率数组{Pcomp(1),…,Pcomp(n)}为自变量离散数值，以比值数组{λ(1),λ(2),…,λ(n)}为应变量离散数值，使用插值算法，获得等间隔量数组 对应的序列基于一次累加方式，对序列 生成新序列 满足基于新序列和等间隔量数组建立微分方程：式中，a为发展系数，μ为灰作用量；

求解待估参数向量 和上述微分方程，进而得到灰色预测模型对预测序列 进行还原，得到还原序列 的预测模型的数学表达式：

4.根据权利要求3所述的空气能热水器结霜预测方法，其特征在于：所述分析灰色预测模型的数学表达式，判定空气能热水器蒸发器结霜程度的过程是先定义关联度r：再判断关联度r是否大于等于阈值ζ，如果是，则空气能热水器处于结霜故障运行，再求解结霜故障程度α＝a/amax，进而得出空气能热水器结霜故障程度α。