一种基于电力通信与电网融合的智能化方法

本发明请求保护一种基于深度强化学习的电力通信与电网融合方法，旨在解决现有电力通信网智能化水平不足以及协调效率低等问题。方法包括：首先使用LSTM神经网络对电力负荷和通信需求进行时间序列预测，为后续的资源匹配和调度提供基础；然后使用SAC算法对电力网资源进行初步匹配，自动调整电网和通信资源分配方案；然后通过TD3算法进一步提升资源调度策略的效率和稳定性，确保动态环境变化引起的资源分配不稳定问题，并根据电网的不同需求，进行智能决策，保证不同任务之间的协调性，优化整体网络能效。通过以上深度强化学习算法，针对电力通信网和电网中的复杂任务，能够有效解决电力通信网的资源调度、运维优化等问题，并提供智能决策支持，提高电网的稳定性、可靠性以及运维效率。