科技的飞速发展,时代的进步,人们生活水平的逐步提高,对生活质量、生活环境的舒适度也有了更高的要求。从本课题以东北某热力企业热网工程为依托,开展研究,该工程以2×350MW供热机组作为热源,由热电厂引出东、西两条热网主干线(DN1200)。主要解决沈阳沈抚新城区域、抚顺沈抚新城区域、沈东二环以外区域和沈东二环以内部分区域,包括现有和新建冬季采暖用热需求。本课题首先对现今国内外对集中供热系统负荷预测,智慧热网,供热系统运行模拟分析等方面进行总结,并分析集中供热系统的运行机理,总结了国内现今运行工况的调节机理,并进行简单分析,在此基础上提出本文的解决方案。然后依托工程实例,利用Flowmaster软件从热源、热力站、热用户三个方面对集中供热系统进行搭建,总计完成7个热力站的系统搭建,同时运用BP神经网络算法对各个热力站辖区内的热负荷进行预测,预测的结果与实际数据进行对比,具有可操作性。将预测数据加载到Flowmaster软件中,达到了热用户端的实时动态负荷,最后利用PSO粒子群算法对热源产生的热量进行优化,以各热力站的热负荷作为约束条件,实现了 24小时内的滚动寻优,通过Simulink与Flowrnaster软件的联合模拟,将优化值转换为一级网电动调节阀的开度,实现一级网的流量的按需分配,通过联合模拟,证明PSO粒子群算法对集中供热系统的有一定的优化控制能力。