换热站是集中供热系统中热源与用户之间的桥梁和纽带,其控制系统水平的高低直接关系用户的采暖质量、能耗高低和系统的水力平衡安全。随着国家对节能降耗的重视和自动控制的飞速发展,在保障居民用热质量的同时如何降低热量消耗,按需供热、智慧供热已成为一项重要课题。课题结合辛集市城区集中供热系统中某典型换热站的实际情形,在分析其工艺流程、系统特点、运行调节要求等的基础上,阐述了热负荷预测的重要性和优势,提出了基于PLC的换热站控制系统的硬件方案。以该换热站2017-2018采暖季的运行数据为基础,以天气预报的最高气温、最低气温、风力、阴晴雨雪及前一日热负荷为输入变量,分别采用BP神经网络和基于粒子群优化算法的BP神经网络对热负荷进行了预测。仿真结果表明后者的预测结果更加准确,误差可控制在1%以内。最后,结合换热站控制系统的硬件基础和调节要求,提出了基于负荷预测的换热站控制策略,可实现换热站跟踪负荷调度指令自动调整运行状态,力图实现按需供热的目标。为方便用户使用,使用Step 7编程软件对PLC进行了编程,应用WinCC组态软件,设计了PLC的人机界面,并完成了现场的应用调试。