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龙图腾网获悉北京道大丰长科技有限公司;国网北京市电力公司通州供电公司申请的专利一种基于多源数据融合的末端负荷电源关联关系智能核查方法及系统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：CN120493174B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-13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：202510669002.8，技术领域涉及：G06F18/25；该发明授权一种基于多源数据融合的末端负荷电源关联关系智能核查方法及系统是由张运;郭泰龙;田帅;周祎旻;李忠姝;傅训设计研发完成，并于2025-05-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于多源数据融合的末端负荷电源关联关系智能核查方法及系统在说明书摘要公布了：本申请提供一种基于多源数据融合的末端负荷电源关联关系智能核查方法及系统。其中，该方法包括：获取边缘计算节点发送的预处理后的用电设备的实时能耗数据和机械振动信号；利用深度学习模型对实时能耗数据与所述机械振动信号进行多源数据融合，以识别出用电设备与电源之间的动态关联关系；根据动态关联关系，调整用电设备的异常阈值规则；当根据自动化物流设备的异常阈值规则检测到用电设备的能耗异常或电源失联时，触发对应的告警信号，并通过物联网平台推送至管理终端。本申请提供的技术方案通过多源数据融合与深度学习实时优化用电设备的异常阈值规则，并在异常时触发智能告警，提升供电安全与能效管理。

本发明授权一种基于多源数据融合的末端负荷电源关联关系智能核查方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于多源数据融合的末端负荷电源关联关系智能核查方法，其特征在于，包括： 获取边缘计算节点发送的预处理后的用电设备的实时能耗数据和机械振动信号； 利用深度学习模型对所述实时能耗数据与所述机械振动信号进行多源数据融合，以识别出所述用电设备与电源之间的动态关联关系； 根据所述动态关联关系，调整所述用电设备的异常阈值规则； 当根据调整后的异常阈值规则检测到所述用电设备的能耗异常或电源失联时，触发对应的告警信号，并通过物联网平台推送至管理终端； 所述利用深度学习模型对所述实时能耗数据与所述机械振动信号进行多源数据融合，以识别出所述用电设备与电源之间的动态关联关系，包括： 将所述用电设备的实时能耗数据与机械振动信号分别按时间窗口划分为能耗连续片段和振动连续片段，以构建各时间窗口对应的能耗特征向量和振动特征向量； 将所有时间窗口对应的所述能耗特征向量与所述振动特征向量输入至深度学习模型，通过深度学习模型中的多模态融合模块利用跨模态交互机制生成联合特征向量； 基于所述联合特征向量，通过深度学习模型中的动态权重分配网络识别用电设备与电源之间的关联强度变化，输出矩阵序列，所述矩阵序列由所有时间窗口对应的动态关联系数矩阵构成； 从所述矩阵序列中提取动态关联系数矩阵的时序变化规律，根据所述时序变化规律建立动态关联关系。

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