集中供热系统在我国尤其是北方地区应用广泛，如何在保证供热量满足要求的前提下实现节能、减排的优化控制目标成为当今的研究热点。集中供热系统具有非线性、大滞后、强耦合、时变等特点，很难直接应用经典控制理论实现其整体优化控制，基于此原因，本课题提出一种启发式动态规划(HDP)的优化控制方法，应用于城市集中供热系统的优化控制。论文依据大量离线工况数据及通过API接口的获取天气预报信息，建立了基于BP神经网络的集中供热系统的短期热负荷预测模型，预测出用户在未来24小时的热负荷需求，为后续优化控制工作提供了控制依据。利用Flowmaster热流体仿真软件建立一个图形化的集中供热系统动态仿真模型，为控制算法的验证建立了基础。本论文主要研究基于质量并调方式的集中供热系统热源总供热量的优化控制问题，建立了热源处总热量生产优化问题的数学描述，运用自适应动态规划理论求解其优化问题。论文深入研究了一种基于启发式动态规划（HDP）的热源优化控制算法，包括模型网络、执行网络和评价网络三个部分。采用MATLAB语言编写了HDP算法的控制程序，获得满足热量需求的热源处供水流量和供水温度的优化设定值序列。最后，Flowmaster软件与MATLAB软件进行联合仿真，验证算法在集中供热系统动态仿真模型中的控制性能。本论文通过仿真实验验证了HDP算法对于集中供热系统优化控制的可行性，可以基本实现依据外界温度的变化为用户供给需要的热量。本课题是自适应动态规划理论在反馈控制工程及实践中应用的有益尝试，研究成果将对热网优化调节起到指导作用，有广阔的应用前景。