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摘要：本发明公开了一种基于深度强化学习的电网稳定变化趋势预测方法及系统，属于电力系统稳定分析技术领域。本发明方法，包括：以预设周期模拟当前电网运行点的运行，并预测当前电网运行点的运行趋势；采集每个运行周期的运行趋势数据，针对运行趋势数据进行训练，获取训练模型；针对训练模型，进行测试，若训练模型测试后满足条件，以训练模型作为预测模型；采集目标电网运行点的运行数据，使用预测模型对目标电网运行点稳定变化趋势进行预测。本发明中G策略网络通过训练的确“学习”到了使电网调优的策略，与NOP和DIS相比有一定的优势，训练过程没有加入任何电网稳定的先验经验，是模型完全通过仿真数据和自主学习获取的。

主权项：1.一种基于深度强化学习的电网稳定变化趋势预测方法，所述方法包括：以当前电网运行点的运行数据作为基础数据，以预设周期模拟当前电网运行点的运行，并预测当前电网运行点的运行趋势；采集每个运行周期的运行趋势数据，针对运行趋势数据进行训练，获取训练模型；所述获取训练模型，使用值函数网络、D策略网络和G策略网络进行训练，当值函数网络、D策略网络和G策略网络输入数据后，进行一次参数更新，直至训练结束；针对训练模型，进行测试，若训练模型测试后满足条件，以训练模型作为预测模型；所述测试的过程如下：针对训练模型，生成多种不同的运行方式，运行方式个数与模拟当前电网运行点的运行使用的运行方式个数相同；将多种不同的运行方式依次输入至训练模型的D策略网络，针对运行方式生成不可控因素的调整动作，并进行调整，形成多种中间运行方式；将多种中间运行方式依次输入训练模型的G策略网络和两个对比策略网络，生成3种新的运行方式，然后分别对3种新的运行方式进行潮流计算和稳定校验，若出现任意一种新的运行方式潮流不收敛或稳定校验不通过，终止测试；采集目标电网运行点的运行数据，使用预测模型对目标电网运行点稳定变化趋势进行预测。

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