一种基于鲁棒仿真迁移强化学习的电力系统紧急控制方法及系统

本申请提供一种基于鲁棒仿真迁移强化学习的电力系统紧急控制方法及系统，所述方法包括：当监测到电力系统的运行状态满足预设的紧急控制条件时，获取当前时刻的系统状态数据；将系统状态数据输入至预设的紧急控制模型，以使紧急控制模型根据系统状态数据调用内置的策略神经网络通过前向传播计算生成对应的控制策略，进而根据控制策略生成对应的紧急控制动作向量，所述紧急控制模型是在仿真环境下对初始紧急控制模型进行强化学习获得；对所述紧急控制动作向量进行解析，生成对应的控制指令；将所述控制指令下发至预设的执行机构，以使所述执行机构根据所述控制指令对各个目标设备的实时运行参数进行调整，提高了电力系统运行的稳定性与安全性。