1.一种自适应匹配的电力终端异常工单分派方法，其特征在于，包括：获取电力终端相关数据、现场处理人员特征信息和处理工单的历史记录信息；根据获取的电力终端相关数据，以及预设的终端异常故障识别模型，得到异常工单类识别结果；其中，所述终端异常故障识别模型通过深度学习方法构建；剔除可远程修复类异常工单，获得现场处理类异常工单；依据现场处理类异常工单的特征信息、现场处理人员特征信息和处理工单的历史记录信息，以及预设的人员-工单权重匹配模型，得到人员-工单匹配矩阵，其中，所述人员-工单权重匹配模型采用概率矩阵分解算法构建；基于人员-工单匹配矩阵，采用KM算法实现人员与待分配工单的分派，输出人员-工单分派结果；所述采用KM算法实现人员与待分配工单的分派，包括：基于人员-工单匹配矩阵，获取人员与工单类别的匹配特征值，此时，将现有的空闲人员和待分配工单作为顶点并为其赋值，将人员的顶点赋值为最大权重，待分配工单的顶点赋值为0；在进行匹配时，只与权重相同的边匹配，若找不到边匹配，对此条路径的所有人员顶点权值减去一个预设值，待分配工单顶点权值增加所述预设值，再进行匹配；当匹配发生冲突时，只让已完成匹配的人员与降低期望值最少的工单重新匹配，使当前人员完成匹配；重复匹配过程，直到所有人员都完成工单匹配。
2.如权利要求1所述的一种自适应匹配的电力终端异常工单分派方法，其特征在于，所述终端异常故障识别模型的构建包括：将多种异常工单类型进行编码作为模型输出标签，将预处理完的训练集数据按照标签类型进行标注后作为输入样本数据集；采用LSTM算法对输入样本集数据工单类型的判别；将Softmax函数作为LSTM神经单元网络训练的最后一层，在经过门控装置的训练后，输出样本故障类别预测概率值，再利用多分类交叉熵损失函数计算样本数据的期望输出预测概率值和实际输出概率的误差；根据得到的误差反向传播，通过梯度下降法迭代不断更新各参数，损失函数低于误差阈值后，获取最优参数；经过迭代调参再训练的过程后，使用测试集对预测模型进行测试，若测试结果不满足模型判别要求，则调整误差阈值，继续反馈调参；若测试结果满足模型判别要求，固定模型参数，并输出终端异常故障识别模型。
3.如权利要求2所述的一种自适应匹配的电力终端异常工单分派方法，其特征在于，所述终端异常故障识别模型练时，将初始样本集中的正常样本集和异常样本集按照预设比例分为训练集、测试集和验证集。
4.如权利要求1所述的一种自适应匹配的电力终端异常工单分派方法，其特征在于，人员-工单权重匹配模型的构建包括：获取现场故障处理人员的工龄、技能专业和台区信息，并进行人员属性特征定义；获取人员的现场处理工单历史记录，确定每个人员的不同类别工单的处理数量，基于历史记录数量构成人员-工单处理记录矩阵，并采用距离定义及余弦相似度算法计算人员处理记录相似度；基于人员特征属性的现场处理人员数据集和工单类别特征数据集，采用概率矩阵分解算法构建人员-工单权重匹配模型，输出现场处理人员对不同工单类型的处理权重值；在现场处理新人员加入时，基于人员特征属性相似度，选择小于相似阈值的最邻近人员，获取其人员-工单的权重值均值，作为现场处理新人员的人员-工单匹配权重值。
5.如权利要求1所述的一种自适应匹配的电力终端异常工单分派方法，其特征在于，将区域按照台区进行分区，根据人员-工单分派结果，判断每个分区是否均有现场处理人员，若是，则按照人员-工单分派结果发放工单分派信息，若否，则调整人员-工单分派结果，在确保每个分区均可实现紧急事件处理的前提下，发放工单分派信息。
6.如权利要求1所述的一种自适应匹配的电力终端异常工单分派方法，其特征在于，基于现场反馈异常工单的处理结果，及时更新处理工单的历史记录信息。
7.一种自适应匹配的电力终端异常工单分派系统，其特征在于，包括数据采集模块、异常工单类识别模块、异常工单处理模块、人员-工单匹配矩阵获取模块和工单分派模块；所述数据采集模块，被配置为：获取电力终端相关数据、现场处理人员特征信息和处理工单的历史记录信息；所述异常工单类识别模块，被配置为：根据获取的电力终端相关数据，以及预设的终端异常故障识别模型，得到异常工单类识别结果；其中，所述终端异常故障识别模型通过深度学习方法构建；所述异常工单处理模块，被配置为：剔除可远程修复类异常工单，获得现场处理类异常工单；所述人员-工单匹配矩阵获取模块，被配置为：依据现场处理类异常工单的特征信息、现场处理人员特征信息和处理工单的历史记录信息，以及预设的人员-工单权重匹配模型，得到人员-工单匹配矩阵，其中，所述人员-工单权重匹配模型采用概率矩阵分解算法构建；所述工单分派模块，被配置为：基于人员-工单匹配矩阵，采用KM算法实现人员与待分配工单的分派，输出人员-工单分派结果；所述采用KM算法实现人员与待分配工单的分派，包括：基于人员-工单匹配矩阵，获取人员与工单类别的匹配特征值，此时，将现有的空闲人员和待分配工单作为顶点并为其赋值，将人员的顶点赋值为最大权重，待分配工单的顶点赋值为0；在进行匹配时，只与权重相同的边匹配，若找不到边匹配，对此条路径的所有人员顶点权值减去一个预设值，待分配工单顶点权值增加所述预设值，再进行匹配；当匹配发生冲突时，只让已完成匹配的人员与降低期望值最少的工单重新匹配，使当前人员完成匹配；重复匹配过程，直到所有人员都完成工单匹配。
8.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该程序被处理器执行时实现了如权利要求1-6任一项所述的自适应匹配的电力终端异常工单分派方法的步骤。
9.一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述程序时实现了如权利要求1-6任一项所述的自适应匹配的电力终端异常工单分派方法的步骤。
