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龙图腾网获悉国网福建省电力有限公司;国网福建省电力有限公司福州供电公司申请的专利一种基于机器学习与RPA提高故障采集运维效率的方法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：CN119005952B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-10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：202411146483.6，技术领域涉及：G06Q10/20；该发明授权一种基于机器学习与RPA提高故障采集运维效率的方法是由陈丽霞;上官诚江;林奥林;陈俊钦;张登灵;翁菖宏;赵磊;吴怡靖;邓旭晖;黄纯熙;陈润欣;郑闻文;吴宇杭;吴昊谦设计研发完成，并于2024-08-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于机器学习与RPA提高故障采集运维效率的方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于机器学习与RPA提高故障采集运维效率的方法，包括以下步骤：收集历史故障工单数据作为原始数据，对原始数据进行预处理；对预处理后的数据添加数据标签，所述数据标签指示故障的类型、故障的处理方案以及该工单是否被派发；将添加完数据标签的数据放入样本集中；利用样本集对机器学习算法模型进行训练，得到训练好的故障诊断模型；实时获取故障工单数据，将故障工单数据输入至故障诊断模型，输出该工单对应的故障类型、故障处理方案以及该工单是否需要派发；对应需要派发的故障工单数据生成派发工单，调用RPA机器人将派发工单转送给对应运维人员。

本发明授权一种基于机器学习与RPA提高故障采集运维效率的方法在权利要求书中公布了：1.一种基于机器学习与RPA提高故障采集运维效率的方法，其特征在于，包括以下步骤： 收集历史故障工单数据作为原始数据，对原始数据进行预处理； 对预处理后的数据添加数据标签，所述数据标签指示故障的类型、故障的处理方案以及工单是否被派发；将添加完数据标签的数据放入样本集中； 利用样本集对机器学习算法模型进行训练，得到训练好的故障诊断模型； 实时获取故障工单数据，将故障工单数据输入至故障诊断模型，输出该故障工单数据对应的故障类型、故障处理方案以及工单是否需要派发； 调用RPA机器人将对应需要派发的故障工单数据生成派发工单，并将派发工单转送给对应运维人员； 其中，所述对原始数据进行预处理的方法具体为： 按数据类型对原始数据进行整理汇总； 按照数据类型对不同类型的数据进行数据归一化处理； 并对离散型数据进行独热编码； 其中，所述机器学习算法模型具体为LightGBM决策树算法模型，所述利用样本集对机器学习算法模型进行训练的步骤具体为： 将样本集划分为测试集和训练集； 根据数据标签以及标签描述设置标签列； 将标签列数据保存到LightGBM二进制文件中； 设置LightGBM决策树算法模型的参数； 利用训练集对LightGBM决策树算法模型进行训练； 保存模型参数，并利用测试集测试模型预测的准确率，若准确率达到阈值则输出训练好的模型，若准确率低于阈值则返回重新设置LightGBM决策树算法模型的参数； 其中，在LightGBM决策树算法模型的训练过程中，通过寻找最优参数的脚本调整模型参数； 在每次迭代中，所述寻找最优参数的脚本判断模型预测的准确率是否达到阈值； 不达标则通过寻优算法更新LightGBM决策树算法模型的参数，或者调整LightGBM决策树算法模型的模型结构，直至模型预测的准确率达到阈值； 其中，所述调用RPA机器人将对应需要派发的故障工单数据生成派发工单，并将派发工单转送给对应运维人员的步骤具体为： RPA机器人包括控制台管理机器人、执行器机器人以及生产机器人； 所述控制台管理机器人接收故障诊断模型输出的需要派发的故障工单数据，并将故障工单数据分配至执行器机器人； 执行器机器人根据故障类型将故障工单数据下发至对应的生产机器人； 所述生产机器人根据故障类型和故障处理方案进行派发工单的制作，并将制作好的派发工单上传至控制台管理机器人； 控制台管理机器人通过内网服务器将派发工单转送给对应的运维人员。

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