集中供热作为我国城镇供热的主要方式,距今已发展了很多年,但就目前的发展状况来看,还存在很多问题:(1)由于热量的变化具有滞后性,使得供暖效果差强人意,同时造成了能源的浪费;(2)供热行业普遍存在的问题就是实时天气状况对供热需求的影响缺乏科学的调控手段,只能机械地应对天气变化,当遇到外温较高的晴朗天气时,适当减少供热量,而遇到外温较低的雨雪天气适当加大供热量,时效性差;(3)目前我国的供热行业自动化程度和控制精度较低,供热量的调节主要依赖人工经验。如何做到让冬季北方地区的集中供热系统经济环保运行成为了目前我国供热行业的首要目标。短期热负荷预测的研究恰恰可以提高供热系统控制精度,优化供热系统控制方案,实现系统的经济环保运行。由于热用户的室内温度受外界环境温度的影响因素较大,因此在结合天气因素并使用优化后的FOA-GRNN对短期供热负荷进行神经网络建模会使预测更加精准。热网中对流量的控制是集中供热系统的关键环节,直接关系到整个供热系统的热量分配和温度调节。与传统供热系统调节一次网供水温度和二次网回水温度的控制方式不同的是,以流量为控制变量的控制方式可以实现热网按需供热的目标,保证热量的精准调节和控制,因此提出一种PSO-BP-PID控制器来实现对供热系统的精确控制。图31幅;表5个;参61篇。