当前移动互联网、大数据分析和人工智能等现代信息技术与供热企业的服务管理相融合已成为趋势,该融合可以促进供热企业管理和服务体系智能化建设,提高供热企业对热力站进行智能化、高效化和精细化治理水平。目前多数供热企业尚未做到对热力站监控系统进行定期维护,导致得到的热力站运维数据缺乏参考性,因此在进行热力站运维数据监控工作的同时,搭建运维数据远程监控平台,挖掘热力站运维数据潜在的信息,充分发挥运维数据的应用价值具有重大意义。本文在对开封市某热力站的实际使用情况和运维数据特点进行分析研究的基础上,对热力站运维平台需要具备的功能进行详细分析。根据需要对热力站运维数据实现监控、分析和可视化的功能需求,得出热力站运维平台的设计目标,并阐述其需要完成的内容。根据需求分别对平台的整体架构、实现功能、数据存储和平台界面进行详细的设计。最后基于热力站历史运维数据进行热负荷预测,并对热力站运维平台进行设计与实现。对热负荷进行较为准确的预测可以使得供热企业按照热用户的需求合理安排供热计划。本文将热力站历史运维数据对实现热负荷预测的影响进行全面分析,确定预测模型的输入样本数据;建立支持向量回归(SVR)预测模型,在交叉验证思想的基础上利用网格搜索法、遗传算法和粒子群优化算法对预测模型的控制参数进行优化处理;综合对比三种算法对SVR预测模型的优化性能,实验结果表明粒子群优化算法不但预测精度高,而且耗时短,可以用于热力站运维平台进行热负荷预测。