随着集中供热管网的信息化水平提高,大量的时序监测数据被采集和存储,有助于系统的安全管理和经济运行。数据质量是数据挖掘的前提,集中供热管网的海量运行数据常常存在测量误差等质量问题,给这些数据的有效使用带来很大障碍,不利于热网的经济运行。所以需要对数据质量进行提升。本文对提升热网数据质量计算方法进行了研究。提出热网状态估计计算方法,利用热网运行监测数据存在的冗余度来消除数据误差,对数据质量进行提升。首先基于系统质量守恒、热量守恒,采用图论的方法建立测量节点之间的热网水力模型和热力模型。本文在建立热网数学模型基础上,考虑供回水温度的时滞效应,采用基于热网运行数据冗余的状态估计法提升数据质量,并提出了简化计算方法。之后对状态估计进行可行性的验证。通过设计蒙特卡洛仿真实验,对该方法数据质量提升效果进行评估。结果表明该方法可以有效降低实验中人为加入的数据偏差。蒙特卡洛仿真试验得到的蒙特卡洛统计值为0.6530;对状态估计简化方法的验证发现热力部分精度下降3.15%,水力部分下降1.36%,整体的状态估计计算精度降低了2.255%,计算时间节省65.9%。证明简化计算方法能够有效提高状态估计计算速度,且对精度影响较小。最后文章采用该方法应用天津市某供热管网实际运行数据质量,取得了良好效果。针对实际热网数据进行了案例分析发现,原始数据之间不能满足质量守恒和能量守恒,热力模型和水力模型均存在偏差,进行状态估计后各换热站和总管温度得到修正,状态估计后数据能够满足管网数学模型,证明该方法可以有效提升热网监测数据质量。