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摘要：本发明提供一种面向深度强化学习的电网运行环境推演方法，涉及数据处理技术领域，基于电网中设备的属性对电网运行环境进行分类得到发电侧设备、储电侧设备以及用电侧设备；根据各设备的历史电力数据进行深度学习训练，分别得到发电子神经网络、储电子神经网络以及用电子神经网络；根据发电侧设备、储电侧设备以及用电侧设备的数据关联关系对发电子神经网络、储电子神经网络以及用电子神经网络组装，得到总神经推演网络；获取推演目标所对应的变量推演参数输入至总神经推演网络得到预测推演结果；将预测推演结果与实际发生结果比对得到多维度训练数据，基于多维度训练数据对总神经推演网络中神经元的权重以及激励函数训练更新处理。
主权项：1.面向深度强化学习的电网运行环境推演方法，其特征在于，S1,基于电网中设备的属性对电网运行环境进行分类得到发电侧设备、储电侧设备以及用电侧设备；S2,根据发电侧设备、储电侧设备以及用电侧设备的历史电力数据进行深度学习训练，分别得到发电子神经网络、储电子神经网络以及用电子神经网络；S3,根据发电侧设备、储电侧设备以及用电侧设备的数据关联关系，基于所述数据关联关系对发电子神经网络、储电子神经网络以及用电子神经网络组装，得到总神经推演网络；S4,获取推演目标所对应的变量推演参数，将所述变量推演参数输入至总神经推演网络得到预测推演结果；S5,将预测推演结果与实际发生结果比对得到多维度训练数据，基于多维度训练数据对总神经推演网络中神经元的权重以及激励函数训练更新处理。
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