一种基于LSTM模型的光伏板清洗周期预测方法

本发明公开了一种基于LSTM模型的光伏板清洗周期预测方法，包括：构建LSTM模型：以历史运行时间和历史天气特征数据作为输入，历史光伏发电量作为输出对LSTM模型进行训练；获取未来时间段内的天气特征数据输入至训练好的LSTM模型，输出预测的光伏板实际发电量预测值；利用模拟计算模型对光伏组件模型进行模拟计算，输出光伏板理论发电量；根据未来时间段内的累计日积灰收益损失与光伏板清洗成本的关系值，以及光伏板实际发电量预测值和光伏板理论发电量的关系值输出光伏板清洗判断结果。本发明能有效地捕捉时间序列数据中的长期依赖关系，适应环境条件的变化，进一步提高光伏板发电量预测的准确性，有助于更精确地预测光伏板清洗周期。