本文研究了光伏电站灰尘清洗时机优化问题，提出了一种基于LSTM的预测模型。通过监测设备采集清洁/积灰电池片短路电流、温度等数据，结合电价、清洗成本等参数建立动态收益损失计算模型。针对传统公式法无法预测的问题，采用LSTM网络处理时序数据，通过调整损失函数（BCEWithLogitsLoss+pos_weight）解决正负样本极端不平衡（0.46%正样本率）。实验使用模拟的17.5万条数据验证，模型