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龙图腾网获悉国电南瑞科技股份有限公司;国电南瑞南京控制系统有限公司申请的专利基于深度学习及并行计算的电网数据流连接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：CN115114331B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-22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：202210673967.0，技术领域涉及：G06F16/2455；该发明授权基于深度学习及并行计算的电网数据流连接方法是由马洁;庞腊成;滕贤亮;闪鑫;孙世明;盛振明;郭耀松;唐元合;管钒均;钱朓;韩肖;岑红星;邰曈;钱涵佳设计研发完成，并于2022-06-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于深度学习及并行计算的电网数据流连接方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于深度学习及并行计算的电网数据流连接方法，提出了一种高效的数据并行相似性连接策略，基于深度循环神经网络将它们嵌入到一定维度的空间中，避免了采样率或长度不一致等问题导致的计算瓶颈；同时，通过网络学习到的表示结果可以成功捕捉数据的时空特征，提高模型对噪声点的抵抗力；本发明采用矩阵模型对向量组的相似度进行分布式计算，当用向量表示时，相似度计算方法一般是序列数据的余弦相似度，因此，本发明不需要考虑点对齐的问题，在执行顺序连接操作时能够保持系统稳定性和连接计算准确性。

本发明授权基于深度学习及并行计算的电网数据流连接方法在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习及并行计算的电网数据流连接方法，其特征在于，包括以下步骤： （1）接收电网数据流； （2）实时处理步骤（1）接收的数据流，进行嵌入表征并将一个时间窗口内的数据流压缩到确定维度内的向量； （3）将所有处理节点在逻辑上按照矩阵模式进行组织，分别接收来自步骤（2）的向量序列； （4）基于步骤（3）将向量序列以不同方向汇入到处理节点后，计算向量相似度，并进行标准化处理； （5）根据步骤（4）得到的不同向量序列之间的相似度结果，能够表达出电网数据流相似度连接语义； （6）步骤（5）得到的相似度结果将作为电网数据流相关性的量化表示，并且将两两之间的相似度在步骤（8）中进行聚合； （7）所有单个处理节点的相似度连接完成； （8）由控制节点在下游进行连接操作的聚合； （9）根据聚合结果分析电网数据流的相关性，得到最终分析结果用于后续应用； （10）对于不断流入的电网数据进行迭代处理; 其中，采用带有门控机制的循环神经网络进行数据建模，并通过矩阵模型组织所有处理节点；同时，矩阵模型的具体规模将根据具体的流量进行动态更新调整，包含行列扩增或合并操作。

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