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龙图腾网获悉浙江思极科技服务有限公司申请的专利基于神经网络的多源异构能源数据融合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：CN120821727B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-23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：202511331947.5，技术领域涉及：G06F16/22；该发明授权基于神经网络的多源异构能源数据融合方法及系统是由来君;章振海;田富瑞;高齐君;王剑;汪杰;倪林望云辉;倪阳旦;沈叶青设计研发完成，并于2025-09-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于神经网络的多源异构能源数据融合方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及能源系统优化技术领域，特别涉及基于神经网络的多源异构能源数据融合方法及系统，方法具体通过采集与预处理结构化、半结构化和非结构化的多源异构能源数据，基于神经路由驱动的能源数据特征汇聚，形成综合特征向量，然后通过获取分布式系统中各个子系统开展的协同特征学习产生的协同特征向量，最后基于深度融合网络将协同特征向量和综合特征向量融合，所形成的集中式和分布式融合架构，实现集中式、分布式多源异构能源数据精准融合，可以解决现有能源数据来源广泛且格式多样融合难度剧增、不同业务系统架构差异显著引发兼容性与协同性困境、现有融合算法难以兼顾精度与效率的问题。

本发明授权基于神经网络的多源异构能源数据融合方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于神经网络的多源异构能源数据融合方法，其特征在于，包括： 获取分布式系统的各子系统采集的结构化、半结构化和非结构化的多源异构能源数据，并预处理及提取特征向量，获得结构化能源数据特征向量、半结构化能源数据特征向量和非结构化能源数据特征向量； 借助基于神经网络的路由机制，汇聚结构化能源数据特征向量、半结构化能源数据特征向量和非结构化能源数据特征向量，形成综合特征向量； 获取分布式系统的各子系统通过协同学习得到的自身特征以及与其他子系统的交互特征，协同提取包含自身特征和交互特征的协同特征向量；具体为：分布式系统的各子系统仅与中央服务器交换模型参数，并且各子系统在联邦学习框架下，利用神经网络协调器一方面学习自身特征，另一方面与其他子系统交互，学习与其他子系统的交互特征；在学习的每次迭代过程中，各子系统调整模型参数，协同提取出包含自身特征与交互特征的协同特征，经过多次迭代后形成协同特征集合； 将综合特征向量和协同特征向量输入深度融合网络，生成集中式和分布式能源数据融合结果。

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