Presenta un modelo de predicción de red neuronal en tiempo real en una central eléctrica, basado en el algoritmo Levenberg-Marquardt (abreviado como L-M), para reducir el número de sesiones de entrenamiento y aumentar la precisión del entrenamiento. Al entrenar y calibrar el calentador de alta presión del reactor de 300 MW en una central eléctrica específica, se analizó la importancia del preprocesamiento de datos. Los resultados de la simulación muestran que este modelo puede obtener predicciones razonables en el futuro, se puede utilizar para completar los datos faltantes y calibrar los datos en tiempo real, mejorando la fiabilidad de los datos, aplicable a la evaluación en línea del estado futuro y proporcionando una base para la evaluación del mantenimiento.

central eléctrica; algoritmo L-M; red neuronal BP; red neuronal en tiempo real de datos; modelo de predicción; preprocesamiento de datos; simulación