本发明涉及一种考虑可时移与成本因素的LED补光灯运行调控方法，该方法包括以下步骤：S1：在植物温室内布置多个采集终端，获取多日的光照采集数据，组成大量的历史光照样本数据；然后构建BP神经网络预测模型，并经过多日数据的训练修正，得到目标神经网络参数；S2：根据得到的BP神经网络预测模型，得到次日温室内的光照曲线；然后根据不同植物、不同生长阶段对光照需求量，得到次日的LED补光量，并反推出次日总的LED补光电负荷；S3：构建LED补光灯优化运行控制模型；S4：采用加入惩罚函数的粒子群算法，求解出次日最优的LED补光时间和补光功率。本发明可直接便捷地调控LED补光功率，实现农户侧综合成本最低的效果，有效提高农户的综合效益。