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龍圖騰網獲悉國電南瑞科技股份有限公司;國電南瑞南京控制系統有限公司申請的專利基于深度學習及并行計算的電網數據流連接方法獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN115114331B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-22發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202210673967.0，技術領域涉及：G06F16/2455；該發明授權基于深度學習及并行計算的電網數據流連接方法是由馬潔;龐臘成;滕賢亮;閃鑫;孫世明;盛振明;郭耀松;唐元合;管釩均;錢朓;韓肖;岑紅星;邰曈;錢涵佳設計研發完成，并于2022-06-15向國家知識產權局提交的專利申請。

本基于深度學習及并行計算的電網數據流連接方法在說明書摘要公布了：本發明公開了一種基于深度學習及并行計算的電網數據流連接方法，提出了一種高效的數據并行相似性連接策略，基于深度循環神經網絡將它們嵌入到一定維度的空間中，避免了采樣率或長度不一致等問題導致的計算瓶頸；同時，通過網絡學習到的表示結果可以成功捕捉數據的時空特征，提高模型對噪聲點的抵抗力；本發明采用矩陣模型對向量組的相似度進行分布式計算，當用向量表示時，相似度計算方法一般是序列數據的余弦相似度，因此，本發明不需要考慮點對齊的問題，在執行順序連接操作時能夠保持系統穩定性和連接計算準確性。

本發明授權基于深度學習及并行計算的電網數據流連接方法在權利要求書中公布了：1.一種基于深度學習及并行計算的電網數據流連接方法，其特征在于，包括以下步驟： （1）接收電網數據流； （2）實時處理步驟（1）接收的數據流，進行嵌入表征并將一個時間窗口內的數據流壓縮到確定維度內的向量； （3）將所有處理節點在邏輯上按照矩陣模式進行組織，分別接收來自步驟（2）的向量序列； （4）基于步驟（3）將向量序列以不同方向匯入到處理節點后，計算向量相似度，并進行標準化處理； （5）根據步驟（4）得到的不同向量序列之間的相似度結果，能夠表達出電網數據流相似度連接語義； （6）步驟（5）得到的相似度結果將作為電網數據流相關性的量化表示，并且將兩兩之間的相似度在步驟（8）中進行聚合； （7）所有單個處理節點的相似度連接完成； （8）由控制節點在下游進行連接操作的聚合； （9）根據聚合結果分析電網數據流的相關性，得到最終分析結果用于后續應用； （10）對于不斷流入的電網數據進行迭代處理; 其中，采用帶有門控機制的循環神經網絡進行數據建模，并通過矩陣模型組織所有處理節點；同時，矩陣模型的具體規模將根據具體的流量進行動態更新調整，包含行列擴增或合并操作。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人國電南瑞科技股份有限公司;國電南瑞南京控制系統有限公司，其通訊地址為：211106 江蘇省南京市江寧區誠信大道19號；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。