基于多模态数据融合与LSTM的光伏板污染识别及预测方法

本发明公开了基于多模态数据融合与LSTM的光伏板污染识别及预测方法，属于光伏发电板清洁技术领域。本发明将采集到的数据进行预处理与模态内时间同步对齐，进行模态内特征提取，将对齐后的完整多模态数据对构建好的融合分类模型进行训练，训练完成进行验证；将当前时刻的融合特征向量结合此时刻前的历史数据去预测未来一段时间的污染变化趋势，有利于用户提前规划清洁方案，有效克服了传统单一模态污染识别方法在准确性方面的局限，污染检测鲁棒性和精度不足的问题，这些问题往往导致光伏板清洁响应滞后，缺乏实时性等问题，可实现动态清洁，进而便于及时制定清洁计划，使清洁时机更加精准。