Se propuso un modelo de predicción de datos en tiempo real de la central eléctrica basado en la red neuronal BP mejorada, es decir, introduciendo un factor de momento y una tasa de aprendizaje adaptativa en el algoritmo BP estándar para reducir las oscilaciones de convergencia, acelerar la velocidad de aprendizaje. Se utilizaron datos en tiempo real del flujo principal de agua de la unidad de 300MW para el entrenamiento y verificación de la red, y se analizó el impacto del número de nodos de capa de entrada y oculta, número de muestras de aprendizaje y factor de momento en la precisión de predicción del modelo. El análisis de casos mostró que este modelo tiene una buena tolerancia a fallos y puede cumplir con los requisitos del análisis del rendimiento de grupos electrógenos.

Red neuronal BP; modelo de predicción; central eléctrica; factor de momento; adaptativo