基于强化学习算法的配电网继电保护人工智能整定方法

本申请涉及电力系统继电保护技术领域，具体公开了一种基于强化学习算法的配电网继电保护人工智能整定方法，旨在解决传统离线整定方法难以适应含高比例分布式电源的复杂配电网动态运行特性的技术问题。该方法构建配电网继电保护整定的强化学习模型，将电网运行状态映射为状态空间，整定参数调整映射为动作空间；通过深度确定性策略梯度算法训练智能体；实现整定参数的在线动态优化。本申请通过采用上述技术方案，能够显著提升继电保护在复杂配电网中的自适应能力、动作选择性与故障切除速度，并保障整定策略的工程可行性与长期稳定性。