本发明公开了一种基于反馈神经网络的供热机组调峰下限评估方法及系统，首先基于统计学的数据分析方法，根据历史工况数据中在较低工况下的数据运行情况，评估供热机组在纯凝工况下的调峰下限。然后根据低压缸排汽流量计算供热工况下的调峰下限值，将基于低压缸排汽流量的变工况计算得到的计算调峰下限值，与预处理后的数据并成数据集，利用数据集训练反馈神经网络模型，可以通过训练好的反馈神经网络模型对供热机组的调峰下限进行实时评估，评估结果的准确性高、误差小，并且供热机组的历史工况数据直接通过现有的供热机组系统即可获得，整个评估过程不会影响正常的供热和供电，工作量和耗费的时间都相对较少。