[发明专利]基于RPA和AI的异常计量点识别方法和装置

权利要求书

1.一种基于RPA和AI的异常计量点识别方法，其特征在于，包括：

控制机器人流程自动化RPA机器人登录计量系统，从所述计量系统获取多个异常台区列表；

根据所述多个异常台区列表，确定目标异常台区；

针对每个目标异常台区，获取每个目标异常台区中各计量点在多个测量时间点的数据；

根据所述各计量点在多个测量时间点的数据，确定每个目标异常台区中的异常计量点。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述多个异常台区列表，确定目标异常台区，包括；

利用自然语言处理NLP，确定任意两个异常台区列表中各异常台区之间的第一匹配度；

根据各第一匹配度，确定候选异常台区；

确定每个候选异常台区与剩余每个异常台区列表中各异常台区之间的各第二匹配度；

在剩余的每个异常台区列表中均存在与任一候选异常台区间的第二匹配度大于第一阈值的异常台区的情况下，确定所述任一候选异常台区为目标异常台区。

3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述多个异常台区列表，确定目标异常台区，包括；

针对每个台区，确定每个台区与每个异常台区列表中各异常台区间的第三匹配度；

在任一台区与每个异常台区列表中异常台区间的第三匹配度均大于第二阈值的情况下，确定所述台区为目标异常台区。

4.权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述各计量点在多个测量时间点的数据，确定每个目标异常台区中的异常计量点，包括：

针对每个计量点，确定所述多个测量时间点中相邻测量时间点的数据之间的差值；

在多个连续的差值的绝对值均大于第三阈值的情况下，确定所述计量点为异常计量点。

5.权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述各计量点在多个测量时间点的数据，确定每个目标异常台区中的异常计量点，包括：

在任一计量点的多个连续的测量时间点的数据存在缺失的情况下，确定所述任一计量点为异常计量点。

6.如权利要求1-5任一所述的方法，其特征在于，在根据所述各计量点在多个测量时间点的数据，确定每个目标异常台区中的异常计量点之后，还包括：

根据每个目标异常台区对应的异常计量点，生成异常计量点列表；

将所述异常计量点列表推送给所述计量系统的关联用户。

7.一种基于RPA和AI的异常计量点识别装置，其特征在于，包括：

第一获取模块，用于控制机器人流程自动化RPA机器人登录计量系统，从所述计量系统获取多个异常台区列表；

第一确定模块，用于根据所述多个异常台区列表，确定目标异常台区；

第二获取模块，用针对每个目标异常台区，获取每个目标异常台区中各计量点在多个测量时间点的数据；

第二确定模块，用于根据所述各计量点在多个测量时间点的数据，确定每个目标异常台区中的异常计量点。

8.如权利要求7所述的装置，其特征在于，所述第一确定模块，用于：

利用自然语言处理NLP，确定任意两个异常台区列表中各异常台区之间的第一匹配度；

根据各第一匹配度，确定候选异常台区；

确定每个候选异常台区与剩余每个异常台区列表中各异常台区之间的各第二匹配度；

在剩余的每个异常台区列表中均存在与任一候选异常台区间的第二匹配度大于第一阈值的异常台区的情况下，确定所述任一候选异常台区为目标异常台区。

9.如权利要求7所述的装置，其特征在于，所述第一确定模块，用于：

针对每个台区，确定每个台区与每个异常台区列表中各异常台区间的第三匹配度；

在任一台区与每个异常台区列表中异常台区间的第三匹配度均大于第二阈值的情况下，确定所述台区为目标异常台区。