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龍圖騰網(wǎng)恭喜陜西紫光新能科技股份有限公司;西安玄武信息科技有限公司申請的專利一種整合通信協(xié)議與熱力物聯(lián)網(wǎng)平臺通訊的智能網(wǎng)關(guān)系統(tǒng)獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號為：CN119743349B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-05-09發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請?zhí)?專利號為：202510253292.8，技術(shù)領(lǐng)域涉及：H04L12/66；該發(fā)明授權(quán)一種整合通信協(xié)議與熱力物聯(lián)網(wǎng)平臺通訊的智能網(wǎng)關(guān)系統(tǒng)是由卞新設(shè)計研發(fā)完成，并于2025-03-05向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

本一種整合通信協(xié)議與熱力物聯(lián)網(wǎng)平臺通訊的智能網(wǎng)關(guān)系統(tǒng)在說明書摘要公布了：本發(fā)明公開了一種整合通信協(xié)議與熱力物聯(lián)網(wǎng)平臺通訊的智能網(wǎng)關(guān)系統(tǒng)，本發(fā)明涉及熱力物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)領(lǐng)域，包括主控制器，所述主控制器通信連接有多協(xié)議轉(zhuǎn)換模塊、協(xié)議學習識別模塊、輪詢調(diào)度模塊、數(shù)據(jù)聚合轉(zhuǎn)發(fā)模塊、智能調(diào)度模塊以及設(shè)備管理模塊。該整合通信協(xié)議與熱力物聯(lián)網(wǎng)平臺通訊的智能網(wǎng)關(guān)系統(tǒng)，通過多協(xié)議轉(zhuǎn)換模塊和協(xié)議學習識別模塊，實現(xiàn)不同通信協(xié)議之間的轉(zhuǎn)換和智能識別，極大地提高數(shù)據(jù)通信的效率和準確性，并通過統(tǒng)一的數(shù)據(jù)格式轉(zhuǎn)換，確保了數(shù)據(jù)在不同設(shè)備和系統(tǒng)之間能夠正確傳輸和解析，利用對設(shè)備通信協(xié)議的學習和識別，優(yōu)化協(xié)議轉(zhuǎn)換過程，提高了協(xié)議轉(zhuǎn)換的準確性和效率，減少了因協(xié)議不匹配導致的數(shù)據(jù)傳輸錯誤和延遲。

本發(fā)明授權(quán)一種整合通信協(xié)議與熱力物聯(lián)網(wǎng)平臺通訊的智能網(wǎng)關(guān)系統(tǒng)在權(quán)利要求書中公布了：1.一種整合通信協(xié)議與熱力物聯(lián)網(wǎng)平臺通訊的智能網(wǎng)關(guān)系統(tǒng)，包括主控制器，其特征在于，所述主控制器通信連接有多協(xié)議轉(zhuǎn)換模塊、協(xié)議學習識別模塊、輪詢調(diào)度模塊、數(shù)據(jù)聚合轉(zhuǎn)發(fā)模塊、智能調(diào)度模塊以及設(shè)備管理模塊，其中，各模塊間電信號連接；所述多協(xié)議轉(zhuǎn)換模塊，用于將不同協(xié)議的數(shù)據(jù)進行統(tǒng)一格式轉(zhuǎn)換，實現(xiàn)不同通信協(xié)議之間的轉(zhuǎn)換；所述協(xié)議學習識別模塊，用于利用機器學習算法對供熱系統(tǒng)電力設(shè)備通信協(xié)議進行學習和識別，優(yōu)化協(xié)議轉(zhuǎn)換過程；所述輪詢調(diào)度模塊，用于按照預定的順序和時間間隔，從供熱系統(tǒng)中的供熱系統(tǒng)電力設(shè)備收集數(shù)據(jù)；所述數(shù)據(jù)聚合轉(zhuǎn)發(fā)模塊，用于將來自各個供熱系統(tǒng)電力設(shè)備的數(shù)據(jù)進行聚合和處理，轉(zhuǎn)發(fā)至熱力物聯(lián)網(wǎng)平臺；所述智能調(diào)度模塊，用于對聚合后的數(shù)據(jù)進行分析，動態(tài)調(diào)整輪詢策略；所述設(shè)備管理模塊，用于監(jiān)控和管理連接到網(wǎng)關(guān)的所有供熱系統(tǒng)電力設(shè)備，對電力設(shè)備進行自動搜索、配置和故障檢測；所述協(xié)議學習識別模塊中，對供熱系統(tǒng)電力設(shè)備通信協(xié)議進行學習和識別的過程包括：使用網(wǎng)絡(luò)嗅探器從網(wǎng)絡(luò)中捕獲包括各種協(xié)議類型的設(shè)備通信數(shù)據(jù)包，去除無效或冗余的數(shù)據(jù)包，并對數(shù)據(jù)包進行標注，明確其所屬的協(xié)議類型；分析不同協(xié)議的數(shù)據(jù)包結(jié)構(gòu)、字段以及傳輸特性，提取出具有區(qū)分度的特征，包括協(xié)議類型字段、校驗和、數(shù)據(jù)包長度和端口號；根據(jù)特征類型和識別需求，使用Scikit-learn機器學習庫，基于決策樹算法訓練協(xié)議識別模型，對模型進行交叉驗證和調(diào)優(yōu)，進而利用訓練好的協(xié)議識別模型識別不同協(xié)議類型；在網(wǎng)絡(luò)中實時捕獲設(shè)備通信數(shù)據(jù)包，提取數(shù)據(jù)包的特征，與訓練好的協(xié)議識別模型進行匹配，計算協(xié)議類型識別值，識別出數(shù)據(jù)包的協(xié)議類型；根據(jù)識別出的協(xié)議類型，制定相應的協(xié)議轉(zhuǎn)換規(guī)則，將數(shù)據(jù)包從源協(xié)議轉(zhuǎn)換為目標協(xié)議，并對協(xié)議轉(zhuǎn)換過程進行優(yōu)化。

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