进入冬季,我国北方尤其东北地区离不开供暖,当前各个区域的供热站点为各家各户的取暖供给主要热量。为了及时掌握各个供热站点内供热设备的实际运行情况,保证按需供热和节约能源,便捷管理供热站点供暖工作,本文设计、开发与实现了一个一体化在线供热监控预测管理系统。为了监控各个供热站点供热设备的实际运行工况,本文研究组态设计与开发监控供热设备工况。由于各个站点供热设备连接运行结构不同,为快速实现监控软件界面重建,避免繁琐开发过程,本文通过设计配置模块和运行模块构成的组态体系结构,开发设备运行状态界面,以动画形式监控设备工作状况,实现良好的人机界面实时交互。通过供热监控预测管理系统浏览器端对供热设备的实时监控,显示供热设备的工作状况和故障信息,帮助管理人员及时洞悉供热情况。保证按需供热和避免冷热不均是人们冬季生活舒适的保障,因此提前预测供热站点供暖热量很有必要,本文研究基于改进BP神经网络算法的供热负荷预测。由于传统的BP神经网络算法容易陷入局部最优解而得不到全局最优解,同时学习率不能调整,导致预测结果不准确,改进后BP神经网络算法避免其局限性,对供热负荷进行逐时预测。此预测模型能够应用到供热监控预测管理系统中,根据预测的结果,供暖管理人员可以对未来一段时间的供热量进行合理的安排,使得人们在感到最适宜的温度下工作生活。供热监控预测管理系统基于Python语言设计、开发与实现,它具有在线监控供热设备运行工况、进行逐时供热负荷预测、用户管理、供热站点管理、数据查询与统计、操作日志记录以及供热设备调控等一系列功能。该系统功能完整,能够顺利运行,为供暖工作的管理提供了方便,具有实际指导意义。