首先调查各用户历年来的用热情况，包括用热的蒸汽压力，蒸汽温度，每年最大、最小平均用汽量，每月最大、最小平均用汽量，每年总用汽量，蒸汽负荷变化曲线等。

一般可用以下几种方法近似确定热负荷：

①根据燃料消耗量、热值、蒸汽参数及锅炉效率计算蒸汽量；

②根据锅炉给水量，减去排污量得到蒸汽量；

③参考同行业同类的蒸汽单耗(燃料消耗) 得到蒸汽量；

④设计院为企业设计时的蒸汽参数和蒸汽用量，也是重要的参考依据，但要结合企业的实际产量、规模和用汽情况进行修正。

对已获得的一系列数据，为保证其可靠性必须进行处理，数据处理的过程称为滤波 。

根据在实践中具有重要指导意义的系统工程方法，结合供热系统的具体特点，提出了一整套查、预测和处理热负荷的方法。这种方法对今后供热系统的初建和扩建具有指导意义 。2100433B

回顾供热事业的发展，不能忽视其中存在的严重问题，而最突出的问题就是如何正确预测供暖热负荷的变化。在实际工作中，某一支线的供热管径在一段时间内是固定不变的，这就确定了该支线所能提供的最大热负荷。一般情况下，随着人民生活水平的提高，用户的供暖热负荷是随之增加的。

用时间序列分析法进行预测的理论依据是，在供热区域内虽然存在某些幢楼的挂网或停供，但对整个区域的影响是微不足道的。因此，整个区域内供暖热负荷总量随时间的变化是有内在规律的. 进行预测的目的就是要尽可能准确地揭示这个规律，以便更好地确定供暖热负荷。 根据滤波以后的供暖热负荷历史资料进行回归，以时间为自变量，供暖热负荷为因变量，首先作出历年来供暖热负荷随时间变化的曲线图，再对此图进行分析与研究，并选择合适的回归模型。对于供暖热负荷的预测，可供选择合适的模型有一元线性回归模型、非线性回归模型和二次滑动平均模型。

用时间序列分析法进行预测热负荷变化时只考虑了国民经济发展引起热负荷变化的内在因素，而没有考虑外在因素变化时对热负荷的影响，比如国家经济政策、工业发展规划、节能技术的应用等对热负荷的影响，因此，进行因果分析正是为了弥补这方面的不足。

根据国家有关部门制定的工业产值增长比例，可以得到供热区域内用户的工业总产值随时间的变化规律，然后再考虑节能技术的应用以及管理水平的提高引起能源弹性系数的减小，折算成单位产值能耗量，并用这个值对前面用时间序列分析法得到的预测值进行分析、修正 。