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龙图腾网获悉国网江苏省电力有限公司;国网江苏省电力有限公司信息通信分公司;国网电力科学研究院有限公司申请的专利基于深度学习的电网量测中心多源数据校核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：CN117076996B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-02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：202310597240.3，技术领域涉及：G06F18/241；该发明授权基于深度学习的电网量测中心多源数据校核方法及系统是由许扬;谭晶;李莉;刘梅招;马洲俊;李盛盛;顾颖程;夏飞;王沈亮;刘坤;张子谦;魏柳;于海平;涂金金;程环宇;刘凯;宋玉;谢志;陈高峰;陈重尧;汤雷;许梦晗;朱昊;胡秋翔;葛国栋设计研发完成，并于2023-05-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于深度学习的电网量测中心多源数据校核方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于深度学习的电网量测中心多源数据校核方法及系统，包括：采集电路中的遥信数据和遥测数据并构建数据集，通过预处理模块对数据集中的数据进行预处理，将遥信数据和遥测数据分别转化为第一遥信嵌入矩阵和第一遥测嵌入矩阵；通过注意力交互模块获取第一遥信嵌入矩阵和第一遥测嵌入矩阵的之间数据关联，并将其分别转化为第二遥信嵌入矩阵和第二遥测嵌入矩阵；基于数据集对卷积神经网络进行训练得到校核模型；采集电路的实时遥测数据和遥信数据并通过预处理模块和注意力交互模块对其进行处理，并通过校核模型校核数据是否异常。本发明相较于传统数据校核而言更加高效准确，同时自动化程度高，可以降低人工成本。

本发明授权基于深度学习的电网量测中心多源数据校核方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的电网量测中心多源数据校核方法，其特征在于，包括如下步骤： 步骤1，采集电路中的遥信数据和遥测数据并构建数据集，通过预处理模块对数据集中的数据进行预处理，将遥信数据和遥测数据分别转化为第一遥信嵌入矩阵和第一遥测嵌入矩阵； 步骤2，通过注意力交互模块获取第一遥信嵌入矩阵和第一遥测嵌入矩阵的之间数据关联，并将其分别转化为第二遥信嵌入矩阵和第二遥测嵌入矩阵； 所述步骤2还包括： 步骤2-1，通过余弦相似度衡量遥信数据和遥测数据之间的相关程度，得到遥信数据和遥测数据的有效部分的相似度矩阵Ms； 步骤2-2，对有效部分的相似度矩阵Ms分别进行列方向和行方向的softmax处理，得到列方向相关矩阵Mss和行方向相关矩阵Msd； 步骤2-3，将列方向相关矩阵Mss和行方向相关矩阵Msd进行填充，得到大小为ltp×ltp的第一相关矩阵matrix1和第二相关矩阵matrix2； 步骤2-4，将第一遥信嵌入矩阵s和第一遥测嵌入矩阵d分别与第一相关矩阵matrix1和第二相关矩阵matrix2相乘，得到第二遥信嵌入矩阵S和第二遥测嵌入矩阵D； 所述步骤2-2中，列方向相关矩阵Mss和行方向相关矩阵Msd满足： Mss＝softmaxlineMs Msd＝softmaxrowMs 其中，softmaxline表示对矩阵的列方向进行softmax处理，softmaxrow表示对矩阵的行方向进行softmax处理，得到列方向相关矩阵行方向相关矩阵M为采集的遥信数据个数，N为采集的遥测数据个数； 所述步骤2-3还包括：将列方向相关矩阵Mss和行方向相关矩阵Msd均填充0至ltp×ltp的矩阵，得到两个完整的第一相关矩阵matrix1和第二相关矩阵matrix2，且分别满足 所述步骤2-4中，第二遥信嵌入矩阵S和第二遥测嵌入矩阵D满足： D＝matrix1T·s S＝matrix2·d 其中，s、d分别表示第一遥信嵌入矩阵和第一遥测嵌入矩阵，得到的第二遥信嵌入矩阵和第二遥测嵌入矩阵S、 步骤3，基于数据集对卷积神经网络进行训练，将完成训练的卷积神经网络作为校核模型； 步骤4，采集电路的实时遥测数据和遥信数据并通过预处理模块和注意力交互模块对其进行处理，并通过校核模型校核数据是否异常。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人国网江苏省电力有限公司;国网江苏省电力有限公司信息通信分公司;国网电力科学研究院有限公司，其通讯地址为：210024 江苏省南京市鼓楼区上海路215号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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