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龙图腾网恭喜本来科技(长春)有限公司申请的专利一种供热系统的供热数据处理系统和方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119807776B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-27发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202510290199.4，技术领域涉及：G06F18/22；该发明授权一种供热系统的供热数据处理系统和方法是由王笑语;王震坤;苏恒强;陈壹杰;张志鑫设计研发完成，并于2025-03-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种供热系统的供热数据处理系统和方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种供热系统的供热数据处理系统和方法，涉及供热数据处理技术领域，解决了难以将供热系统各个节点中的数据进行分类汇总后，进行分类处理，也难以建立高相似度节点数据之间的连接的技术问题；通过无线通信设备建立边缘数据节点间的数据传输通道，便于实现低延迟的数据传输，使得系统能够实时响应变化，建立相邻边缘节点间的数据传输通道，有效分散网络流量负载，提高整体网络的稳定性。在热源处的边缘数据节点建立数据表，有助于集中管理来自不同终端和节点的数据，提升数据可访问性和管理效率。通过对高相似度数据之间进行关联，便于后续分析数据挖掘高相似节点的关系，为后续的分析提供更深层次的信息。

本发明授权一种供热系统的供热数据处理系统和方法在权利要求书中公布了：1.一种供热系统的供热数据处理系统，其特征在于，包括： 节点设置模块：在供热系统中的传输管网和热源处设置边缘数据节点，根据连接到同一传输管网支路的终端分组到同一终端分组中的分组原则，对供热系统中的终端进行分组，对每个分组中的终端连接的同一传输管网支路上设置数据汇聚节点； 传输通道构建模块：在每个边缘数据节点设置数据镜像仓库和无线通信设备，对边缘数据节点进行编号，根据数据采集的时间戳和节点编号，为数据设置数据标签，从热源处的边缘数据节点到数据汇聚节点方向，依次建立相邻边缘数据节点间的数据传输通道； 终端数据汇总模块：终端分组中各个终端采集的终端数据发送至分组中的数据汇聚节点，数据汇聚节点对数据进行储存后，打包发送至最近的边缘数据节点； 传输管理模块：边缘数据节点对本节点的数据进行采集后，将本节点的数据存储到镜像仓库，将本节点的数据和终端数据包一起打包通过边缘数据节点间的数据传输通道传输到热源处的边缘数据节点； 数据关联模块：热源处的边缘数据节点将接收到的数据进行标准化后，建立节点的数据表，通过终端节点间的相似度评估模型评估的终端节点间的相似度，通过传输管网节点相似度评估模型评估的传输管网节点间的相似度，并对高相似度数据之间进行关联； 其中，构建终端节点间的相似度评估模型，包括以下步骤： 根据终端的地理信息数据获取终端管道拓扑数据，终端节点采集的流量数据、热量数据、压力数据和地理信息数据；其中，终端管道拓扑数据，包括：终端节点在传输管网节点管理图中的连接管路和位置，以及终端节点直接连接的节点个数； 建立终端管道拓扑数据表，并添加到建立的终端数据表中； 通过深度学习算法，构建流量数据和热量数据的综合相似度识别模型； 通过流量数据和热量数据的综合相似度识别模型，评估终端节点之间流量数据和热量数据的综合相似度； 根据综合相似度评估结果，以及终端管道拓扑数据表，以及压力数据和地理信息数据的数据表，通过以下公式，建立终端节点间的相似度评估模型： 其中，S为终端节点间的相似度评估值，S1为终端节点之间的终端管道拓扑数据的相似度，S2为终端节点之间的压力数据的相似度，S3为终端节点之间的地理信息数据的相似度，C为根据综合相似度评估结果设置的常数，w1、w2和w3分别为终端节点之间的终端管道拓扑数据的相似度、终端节点之间的压力数据的相似度和终端节点之间的地理信息数据的相似度的权重；g0为两个终端节点所在终端分组中终端节点直接连接的节点个数的均值，为两个终端节点直接连接的节点个数之差，Dg0为两个终端节点所在终端分组中，终端节点与传输管网节点管理图中的连接管路之间的距离的均值，Dg1为终端节点与传输管网节点管理图中的连接管路之间的距离，Dg2为另一终端节点与传输管网节点管理图中的连接管路之间的距离；S0为两个终端节点所在终端分组中，终端节点压力数据在预设时间段内方差的均值，为终端节点压力数据在预设时间段内方差之差，为两个终端节点所在终端分组中，终端节点压力数据的均值，为终端节点压力数据在预设时间段内均值之差；为两个终端节点所在终端分组中，终端节点的地理坐标之间距离的均值，为终端节点的地理坐标之间的距离，为两个终端节点所在楼层的总层数之和，为终端节点所在楼层数之差； 构建传输管网节点相似度评估模型，包括以下步骤： 获取传输管网上边缘数据节点采集的流量数据、热量数据和声音数据； 通过流量数据和热量数据的综合相似度识别模型，评估终端节点之间流量数据和热量数据的综合相似度； 通过历史数据中，传输管网中高相似度节点的传输管网节点的音频数据，进行时域特征和频域特征的提取，通过时域特征和频域特征，通过机器学习算法，训练声音数据识别模型，识别传输管网节点是否为高相似度节点； 其中，提取管道的声音数据音频的时域特征，包括：均值、方差和峰值，通过傅里叶变换将音频的时域信号转换为频域表示，提取频域特征，包括：频率宽度和功率谱密度； 通过流量数据和热量数据的综合相似度识别模型与声音数据识别模型，识别传输管网节点数据的相似度：若流量数据和热量数据的综合相似度识别模型的输出数据，以及声音数据识别模型的输出数据，均识别为高相似度节点数据，则传输管网节点为高相似度节点，否则，为非高相似度节点。

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