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      國電南瑞科技股份有限公司;國電南瑞南京控制系統(tǒng)有限公司馬潔獲國家專利權(quán)

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      龍圖騰網(wǎng)獲悉國電南瑞科技股份有限公司;國電南瑞南京控制系統(tǒng)有限公司申請的專利基于深度學(xué)習(xí)及并行計算的電網(wǎng)數(shù)據(jù)流連接方法獲國家發(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:CN115114331B

      龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-08-22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:202210673967.0,技術(shù)領(lǐng)域涉及:G06F16/2455;該發(fā)明授權(quán)基于深度學(xué)習(xí)及并行計算的電網(wǎng)數(shù)據(jù)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(shè)計研發(fā)完成,并于2022-06-15向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

      基于深度學(xué)習(xí)及并行計算的電網(wǎng)數(shù)據(jù)流連接方法在說明書摘要公布了:本發(fā)明公開了一種基于深度學(xué)習(xí)及并行計算的電網(wǎng)數(shù)據(jù)流連接方法,提出了一種高效的數(shù)據(jù)并行相似性連接策略,基于深度循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)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(dǎo)致的計算瓶頸;同時,通過網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)到的表示結(jié)果可以成功捕捉數(shù)據(jù)的時空特征,提高模型對噪聲點的抵抗力;本發(fā)明采用矩陣模型對向量組的相似度進(jìn)行分布式計算,當(dāng)用向量表示時,相似度計算方法一般是序列數(shù)據(jù)的余弦相似度,因此,本發(fā)明不需要考慮點對齊的問題,在執(zhí)行順序連接操作時能夠保持系統(tǒng)穩(wěn)定性和連接計算準(zhǔn)確性。

      本發(fā)明授權(quán)基于深度學(xué)習(xí)及并行計算的電網(wǎng)數(shù)據(jù)流連接方法在權(quán)利要求書中公布了:1.一種基于深度學(xué)習(xí)及并行計算的電網(wǎng)數(shù)據(jù)流連接方法,其特征在于,包括以下步驟: (1)接收電網(wǎng)數(shù)據(jù)流; (2)實時處理步驟(1)接收的數(shù)據(jù)流,進(jìn)行嵌入表征并將一個時間窗口內(nèi)的數(shù)據(jù)流壓縮到確定維度內(nèi)的向量; (3)將所有處理節(jié)點在邏輯上按照矩陣模式進(jìn)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(jié)點后,計算向量相似度,并進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理; (5)根據(jù)步驟(4)得到的不同向量序列之間的相似度結(jié)果,能夠表達(dá)出電網(wǎng)數(shù)據(jù)流相似度連接語義; (6)步驟(5)得到的相似度結(jié)果將作為電網(wǎng)數(shù)據(jù)流相關(guān)性的量化表示,并且將兩兩之間的相似度在步驟(8)中進(jìn)行聚合; (7)所有單個處理節(jié)點的相似度連接完成; (8)由控制節(jié)點在下游進(jìn)行連接操作的聚合; (9)根據(jù)聚合結(jié)果分析電網(wǎng)數(shù)據(jù)流的相關(guān)性,得到最終分析結(jié)果用于后續(xù)應(yīng)用; (10)對于不斷流入的電網(wǎng)數(shù)據(jù)進(jìn)行迭代處理; 其中,采用帶有門控機(jī)制的循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行數(shù)據(jù)建模,并通過矩陣模型組織所有處理節(jié)點;同時,矩陣模型的具體規(guī)模將根據(jù)具體的流量進(jìn)行動態(tài)更新調(diào)整,包含行列擴(kuò)增或合并操作。

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