Представлена модель прогнозирования нейронной сети в реальном времени на электростанции, основанная на алгоритме Levenberg-Marquardt (сокращенно L-M), с целью уменьшения количества сеансов обучения и повышения точности обучения. Путем обучения и калибровки подогревателя высокого давления реактора мощностью 300 МВт на определенной электростанции была проанализирована важность предварительной обработки данных. Результаты моделирования показывают, что эта модель способна получить разумные прогнозы в будущем, может использоваться для заполнения отсутствующих данных и калибровки данных в реальном времени, улучшая надежность данных, применимая для онлайн-оценки будущего состояния и обеспечения основания для оценки обслуживания.

электростанция; алгоритм L-M; нейронная сеть BP; нейронная сеть в реальном времени данных; модель прогнозирования; предварительная обработка данных; моделирование