集中供暖作为我国北方主要采暖方式,在能源资源日益短缺的今天,按供热面积收费的热费计量方式已经难以满足节能减排的需求和终端用户的用热舒适度需求。近几年,一种“等舒适度等热费”的分户计量方法应运而生,然而如何有效地实施“等舒适度等热费”的计量方法是实现集中供暖分户计量的一大挑战。无线传感器技术无疑是实现分户热计量的一种重要的技术手段。因此,本文主要就基于物联网的集中供暖分户计量方案的设计和实施中的关键技术问题进行深入研究和分析。基于物联网的集中供暖分户计量方案的设计和实施中,往往采用一户一节点的部署形式,相对于低功率的无线传感器网络而言是一种较为稀疏的部署形式,而且节点的传输状况与节点的部署位置密切相关,如何在较为稀疏的节点部署环境中实现较为可靠的数据传输是实现分户热计量系统的关键。另外,分户温度采集是实现“等舒适度等热费”的计量方法的基础,如何较为有效地减少或排除各种人为因素的干扰,能够较为准确的采集到终端热用户的温度数据是分户热计量实现过程中另一个亟待解决的问题。因此,本文重点就稀疏网络中的数据传输技术和终端热用户的用热行为预测技术展开深入的研究,提出了一种基于RSSI机会路由的数据采集方法,并引入SVM分类算法实现室内温度预测,并在此基础上实现了基于物联网的集中供暖分户计量方案。论文主要工作如下:(1)在深入分析稀疏节点部署环境中经典的路由算法的基础上,针对基于物联网的集中供暖分户计量系统中无线终端节点的部署特点,提出了一种基于RSSI机会路由的数据采集方法,并通过实验仿真验证该算法的可行性和可靠性。(2)终端热用户的用热作弊行为主要包括长时间开窗、主动放热和干扰温度传感器等,为较为准确的采集到每户的用热数据,笔者对终端热用户的用热行为预测技术展开深入研究,引入了基于SVM的分类预测算法,并在此基础上,分析了降温、升温和保温三种状态下,室内温度与室外温度、阀门开度和时间之间的关系。通过该算法实现了对室内温度的实时分析,为判断终端热用户是否存在用热作弊行为提供了理论支持。(3)依据“等舒适度等热费”的计量原则,给出了一种基于温度面积法的集中供暖分户计量方案,并在此基础上设计了基于物联网的集中供暖分户热计量系统。为保障数据传输安全性,引入了管理服务器对远程终端和秘钥的管理机制,同时,设计和实现了基于Web的远程管理系统和基于.Net的服务器软件,实现了远程数据采集和监控。