为了提高热计量工作的智能管理水平，构建了热计量表物联网。对于该物联网底层的热计量数据传输，将一个楼宇单元内所有的热计量表组成热计量ZigBee网络，采用ZigBee技术进行近距离传输，然后数据汇集节点使用GPRS技术进行远距离传输。构建热计量对象名解析服务系统，保存热计量表电子产品编码与对应的热计量表信息服务地址之间的映射数据，向中间件提供快速的热计量表电子产品编码查询响应服务。构建热计量表电子产品编码信息服务系统，保存与热计量表电子产品编码相关的数据信息，提供热计量表相关的数据捕获和数据查询服务，实时监控热计量表的供应链信息。在热计量表物联网的应用层，对热计量高维数据进行聚类操作，可以得到有用的知识以帮助制定决策。本课题的研究工作主要可以分为以下四个方面。首先，为了延长热计量ZigBee网络的生存时间，提出一种基于能量均衡的ZigBee网络路由算法。将热计量物联网底层的单个热计量表视为ZigBee网络节点，将处于可达范围内的目标节点的数据包直接完成传输。对于相邻的可达范围内的节点使用能量较大的节点作为数据包的转发节点。实验结果表明，该算法能够有效地增加热计量ZigBee网络的生存时间。其次，为了提高热计量物联网中对象名解析服务系统响应海量请求的负载能力，提出多对象名解析服务器结构和负载调度算法。周期性地更新各个服务器的服务状态，然后将请求任务移动到可用的服务器上。实验结果表明，这种使用了负载调度算法的多对象名解析服务器能够快速地响应查询请求。再次，为了减少热计量物联网中电子产品编码信息服务的响应时间，提出包含代理服务器的电子产品编码信息服务系统的体系结构，并提出一种代理服务器缓存置换算法。在靠近查询请求方的网络处，建立多台代理服务器，将最近请求的数据对象保存到代理服务器的缓存中。实验结果表明，新的电子产品编码信息服务系统能够缩短查询响应时间。最后，为了获得热计量高维数据背后的知识以便帮助进行决策分析，提出一种基于超图分割的高维数据聚类算法。将热计量高维数据集中的所有数据记录转化为超图结构。然后对原始超图进行初始分割。最后，在提高优化增益的前提下，对初始的超图分割结果进行优化。实验结果表明，新的热计量高维数据聚类算法能够高效地进行聚类分析操作。