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摘要：本申请公开了光伏面板积灰程度预测技术领域的一种基于IDBO优化的LSTM光伏面板积灰程度预测方法及系统。通过收集光伏面板的透光率数据样本，并进行预处理，形成用于模型训练的实验数据样本集。利用改进蜣螂优化算法IDBO来优化LSTM网络的关键超参数，在网络结构中引入CNN层和自注意力机制，以增强模型对局部特征和时间序列数据的处理能力。构建一个高效的光伏面板积灰程度预测模型，将实时监测的透光率数据输入模型进行预测，根据预测结果的拟合系数和均方根误差等指标，输出积灰程度的提示信号，再根据透光率来反应积灰程度。该系统通过数据处理、模型训练、预测执行和结果评估等步骤，确保了预测结果的准确性和实用性，提升了光伏系统的性能和可靠性。

主权项：1.一种基于IDBO优化的LSTM光伏面板积灰程度预测方法，其特征在于：包括以下步骤：S1、基于光伏面板透光率数据样本训练建立基于改进蜣螂优化算法ImproveDungBeetleOptimization,IDBO优化的LSTM光伏面板透光率预测模型，通过透光率情况反应积灰程度；建立光伏面板透光率预测模型的过程包括以下操作：a、按照需求获取光伏面板透光率数据样本后，自动进行预处理，形成实验数据样本数据集，包括训练数据样本集和测试数据样本集；b、基于改进蜣螂优化算法优化的LSTM光伏面板透光率预测模型，利用改进蜣螂优化算法计算LSTM网络的最优参数，包括LSTM层中的单元数量、学习率的初始值以及L2正则化项的强度；在LSTM层前添加CNN层，并在其后添加注意力模块，用于提取与关注影响输出的局部特征以适配光伏面板透光率预测模型；c、利用所述实验数据样本数据集中的训练数据样本集对光伏面板透光率预测模型进行训练直至满足设定的训练条件，并利用所述测试数据样本集进行测试；S2、获取待预测的光伏面板的实时透光率以及影响透光率的环境因素数据；S3、将实时检测的数据制作成数据集输入到基于改进蜣螂优化算法优化的LSTM光伏面板透光率预测模型中进行预测；所述实时检测的数据包括光伏面板透光率、环境温度、湿度、风速、PM10浓度以及降雨量；S4、对预测结果所得的拟合系数以及均方根误差等指标进行分析，若拟合系数及均方根误差等指标达到设定要求，则根据不同的透光率反应的积灰程度进行输出提示。

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