电网化简模型的训练方法、使用方法及相关装置

本发明实施例公开了一种电网化简模型的训练方法、使用方法及相关装置，训练方法包括：获取预先建立的满足电网实际运行的物理约束的最优电网化简模型，并将最优电网化简问题转化为马尔可夫决策过程；基于马尔可夫决策过程中的状态空间、动作空间以及奖励目标，构建强化学习网络；利用样本电网的第一状态数据，对强化学习网络进行训练，得到最终电网化简模型。通过上述方式，对强化学习网络进行训练，可以实现基于强化学习的电力系统网络化简，使得网络化简后的电力系统保持原系统的拓扑特性与物理特性，以便于研究人员能够构建相应的电磁暂态仿真模型。