基于深度强化学习的输电线路设备平行控制方法及系统

一种基于深度强化学习的输电线路设备平行控制方法及系统，方法首先基于Jaya算法改进河马算法，构建优化ELM神经网络；接着基于TD3算法构建三重Critic网络的改进TD3决策输电线路系统；然后对智能体进行训练，获得输电线路设备的控制策略，并引入平行控制理论在虚拟环境中训练优化控制策略，获得设备平行控制方法；本发明优化后的算法结合了Jaya算法的全局搜索能力和河马算法的局部搜索优势，有效避免了陷入局部最优，并且采用了三重Critic网络，解决了TD3算法的Q值低估问题，提升了ELM网络的泛化能力、预测精度和抗扰稳定性，同时结合了平行控制理论，实现了在虚拟系统中对复杂系统的动态优化、预测性管理和自适应决策，有效提高了输电线路设备的实体控制精度。