集中供热是我国重要的民生基础建设,在解决了我国冬季取暖问题的同时,集中供热所耗费的大量能源不容忽视。近年来科学家们提出了一种新型的动力分布式集中供热系统,其核心为在每个用户安装变频水泵,以此替代传统供热系统中的调节阀,通过独立的水泵向用户提供压头,这样避免了压头浪费,能够显著节约集中供热系统的输配能耗。动力分布式集中供热系统的关键是运维部分,由于供热管网水各支路水力互相影响,如何统筹协调动力分布式供热系统中的变频水泵是一大难点。随着“智慧城市”、“智慧供热”、“大数据”等一系列概念及计算机技术的逐渐发展以及动力分布式集中供热系统的应用越加广泛,发展适用于动力分布式集中供热系统的控制调节方法就显得尤为重要。面对这一现状,本文针对动力分布式集中供热系统,提出了基于室温预测控制的智能调节方法,具体工作如下:首先,本文针对动力分布式供热系统的水力耦合问题,提出了包括建筑数据监测、建筑室温预测、管网水力求解以及水泵统一调节在内的动力分布式供热系统模型预测智能调节方法。其次,本文依托大连理工大学能耗平台对部分建筑进行数据监测,应用LSTM神经网络的方法建立建筑室温预测模型,结合粒子群优化算法与模型预测控制对建筑热力入口调节方法进行了模拟研究,提出了建筑热力入口的智能调节方法。该方法可以响应天气因素变化,及时调节系统流量,控制效果良好,误差在±0.5℃。第三,本文建立二次网动力分布式供热系统管网水力、热力模型,设计动力分布式供热管网算例进行二次网动力分布式供热系统模型预测智能调节的模拟研究,结果表明在不断变化的天气环境下,各用户室温能够稳定在设定值,用户循环泵、热源循环泵协同工作,高效运行。最后,本文还探讨了动力分布式供热系统中零压差点的最优位置选取问题、动力分布式供热系统能耗问题,并模拟了采用分阶段变供水温度量调节的动力分布式供热系统与传统供热系统的运行整个供暖季的能耗情况。本文提出了一套动力分布式供热系统的模型预测智能调节方法,该方法将所有水泵统一调节,解决了供热管网中常见的支路耦合问题;同时利用大数据监测,建立了建筑室温预测模型,提出了建筑热力入口智能调节方法,为智慧供热提供了新的解决方案。本文主要使用模拟的方法进行研究,具体如何应用到实践之中以及在实践中表现如何还需要更进一步的探讨。