电力系统预训练模型的插件功能与在线测试方法

本发明公开了一种电力系统预训练模型的插件功能与在线测试方法，本申请通过结合NLP、BERT和强化学习技术，设计了面向电力行业的预训练模型，实现了数据驱动的智能控制策略。通过半监督学习整合有标注和无标注数据，提升了模型的泛化能力，并为强化学习代理提供了高质量的初始化模型。将预训练模型拆解为独立插件模块，通过API与仿真平台集成，实现了模块的按需加载与场景切换，保证了系统的灵活性。在HIL平台上模拟动态事件和系统故障，结合MPC控制器预训练强化学习代理，使其策略优化过程能够持续自适应于系统状态。此外，通过粒子群优化算法不断更新模型参数和控制策略，确保RL代理和插件模块始终与系统需求保持同步。