基于深度强化学习的负荷频率控制方法、装置及电子设备

本公开涉及电力系统技术领域，公开了一种基于深度强化学习的负荷频率控制方法、装置及电子设备；其方法包括：针对任一区域子系统，利用对应的初始控制器参数确定模型，对当前状态数据进行处理，得到目标动作数据；在环境中执行各目标动作数据，得到奖励值和各目标区域子系统的当前状态数据；若各模型满足预设终止条件，则保存各模型参数以控制负荷频率；若各模型不满足预设终止条件，则针对任一目标模型，利用从对应的回放缓冲区中抽取的批量样本经验，对目标模型进行训练，将得到的训练后模型作为新的初始控制器参数确定模型；重置目标互联电力系统，并返回至第一步。本公开可以根据电力系统的状态，生成准确的PID控制器参数调整量。