如今,我国经济与科学技术进入了飞速发展的新阶段,集中供热也历经了起步、成熟、产生瓶颈与进一步发展的历程。目前,我国北方冬季供热采取的最主要的供热模式就是集中供热,然而当前传统供热粗放,存在大量的热量浪费的情况。除了浪费了能源,还对生态环境造成了严重的污染。同时,随着物联网技术与信息技术的发展,传统供热行业开始与大数据技术与物联网技术相结合的发展方式,供热企业开始采集供热数据,并进行挖掘与分析指导供热系统运行。对供热数据进行分析和挖掘有利于在保证供热质量的同时合理利用能源,并且对供热管网进行监控和分析可以辅助热网运营,保证供热过程能够高效运作,从而实现能源的高效利用,减轻对环境的污染,提高供热的质量,为正常的生活和工作提供保障。本文就供热数据分析展开了研究工作,包括供热预测问题、水力计算问题和供热数据分析系统的设计与实现。为了实现供热过程精准高效,需要对供热负荷进行预测,提出了结合供热系统物理规律的数据预测模型,将供热时延纳入考虑,解决供热系统大时延问题。提出了基于时延的最小二乘预测剪枝算法,运用于供热系统的短时预测。运用对数变换解决了供热系统的非线性问题。根据供热系统的传热规律,提出了符合物理规律的时延模型,在求解时延系数时,采用剪枝算法,降低了计算的复杂度。从传统水力计算原理出发,提出逆向水力计算思想,针对供热管网中由于运行损耗与管网调整等原因参数随着使用产生变化的问题,逆向进行参数的优化求解,进行管网流量和管段压降的调整,从供热管网的设计和运行实现供热的智能化。最后,基于供热物联网技术和大数据基础,提出了供热数据分析系统的设计方案与实现,实现了系统前端应用进行供热管网、基础数据录入,调用实时数据接口实现数据上传,并进行系统仿真,系统的在线计算、分析以及决策能力能够为供热的合理运行提供指导。