基于强化学习的窃电风险阈值动态优化与多级预警方法

本发明公开了基于强化学习的窃电风险阈值动态优化与多级预警方法，通过构建包含风险感知百分比、线损率偏差、成本预算及负荷特征向量的多维状态空间，利用强化学习算法实现窃电风险阈值的动态调整，并引入安全约束确保阈值调整的合理性，采用TD3算法进行策略网络和价值网络的训练与更新，通过优先级经验回放提高学习效率，设计多目标加权奖励函数平衡检测精度、线损控制和稽查成本等多目标优化需求，构建的红橙黄三色预警机制，依据动态更新的基准阈值和风险感知百分比的比值触发不同等级的预警动作，并通过地理信息图动态渲染、自然语言报告生成以及反事实分析模块实现预警的可视化和策略效果评估。