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龙图腾网获悉国网福建省电力有限公司;北京科东电力控制系统有限责任公司申请的专利一种基于RPA+AI的电网机器人流程自动化构建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：CN119180479B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-06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：202411205642.5，技术领域涉及：G06Q10/0633；该发明授权一种基于RPA+AI的电网机器人流程自动化构建方法及系统是由陈斌;吴炜;李泽科;陈郑平;张端鸿;刘必晶;郭久煜;陈建洪;丁凌龙;钟秋添;吴克刚;黄海腾;杨勇;王高瞻;游镇煌;王春安;吴剑设计研发完成，并于2024-08-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于RPA+AI的电网机器人流程自动化构建方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于RPA+AI的电网机器人流程自动化构建方法及系统，涉及电力自动化与人工智能技术领域，方法包括：对所要获取的非标准化场景数据进行抓取；利用OCR文件检测技术，基于预先构建的电网文本数据检测规则对数据类型进行识别，确定业务模式；利用决策树模型对抓取的非标准化场景数据和确定的业务模式进行分析，确定自动化流程的具体操作步骤；应用人机交互机制，同时RPA后台收集任务执行的状态信息和用户的反馈意见，形成闭环反馈，进行决策优化；本发明显著提高了电网业务应对非标准化场景的能力，提高电网业务流程的稳定性，同时建立了一种人机交互机制，实现数据二次校验，提高电网业务流程的准确性和交互能力。

本发明授权一种基于RPA+AI的电网机器人流程自动化构建方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于RPA+AI的电网机器人流程自动化构建方法，其特征在于，包括： 采用网页数据抓取和文件数据抓取两种方式针对所要获取的非标准化场景数据进行抓取； 基于抓取的非标准化场景数据，利用OCR文件检测技术，基于预先构建的电网文本数据检测规则对数据类型进行识别，确定业务模式； 利用决策树模型对抓取的非标准化场景数据和确定的业务模式进行分析，根据分析结果确定自动化流程的具体操作步骤； 基于自动化流程的具体操作步骤应用人机交互机制，在需要人工补充数据或者人工数据校验的步骤中进行主动交互，同时RPA后台收集任务执行的状态信息和用户的反馈意见，形成闭环反馈，进行决策优化； 所述利用决策树模型对抓取的非标准化场景数据和确定的业务模式进行分析，根据分析结果确定自动化流程的具体操作步骤包括： 基于抓取的非标准化场景数据和确定的业务模式，对电网业务中的重复性任务、数据处理需求进行分析，构建决策树模型； 基于决策树模型，对RPA执行状态进行异常检测或者故障预测； 采用数据交互通道将RPA机器人实际执行过程中的业务数据、状态信息与决策树模型所预测及检测的结果信息进行交互，并将决策树模型预测机制和RPA机器人的数据处理机制进行协同； 根据业务实际执行情况，分析RPA实际应用问题，并通用RPA机器人后台收集用户反馈意见，针对实际业务流程存在的问题优化RPA机器人的操作流程和决策； 所述基于自动化流程的具体操作步骤应用人机交互机制包括： 感知RPA机器人执行过程中的上下文信息； 基于所述上下文信息，获取前后操作步骤的执行内容； 对所述内容进行交互判断，判断是否需要人工参与操作步骤； 若需要与用户交互，则RPA机器人主动弹窗或发出语音提示； 对特殊数据类型添加二次判断，若检测到特殊数据或者安全信息，RPA机器人再次弹出提示窗，要求调度人员进行二次信息确认； 所述利用OCR文件检测技术，基于预先构建的电网文本数据检测规则对数据类型进行识别包括： 收集电网业务文本数据，包括电网规范文档、电网规章制度和电网业务数据； 根据实际电网业务应用场景，人为生成部分含有干扰信息、敏感信息、关键信息特征的文本，形成文本数据集，用于算法训练； 将文本数据集进行预处理，去除文本中的噪声，并将文本数据转换为统一的格式； 根据电网业务的具体需求，将预处理后的文本数据集划分为不同的类别并提取出分类特征； 对提取到的分类特征进行人工或半自动标注，区分正常文本和含有不良、敏感或关键信息的文本，并打上相应的标签； 根据提取的特征和标签，构建文本检测模型； 基于文本检测模型，提取出关键的判别规则或特征组合，形成用于干扰信息过滤、敏感信息检测及关键信息提取的具体规则集； 将所述规则集集成到RPA系统，实时检测新生成的文本数据；同时持续监控系统的表现，根据实际情况调整规则或重新训练文本检测模型。

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