一种基于强化学习的电力负荷模型参数辨识方法、设备及存储介质

本发明公开了一种基于强化学习的电力负荷模型参数辨识方法、设备及存储介质，属于电力系统建模与仿真技术领域，其中方法包括：根据电力系统建模标准及实际应用场景需求，建立多类型负荷模型库，明确各模型的待辨识参数向量及其物理约束范围、负荷模型的输入参数；构建定向与协同强化学习环境，并进行指定目标模型时的定向智能体训练和未指定模型时的协同智能体训练；利用训练好的强化学习智能体，对指定或未指定模型进行参数辨识，输出参数辨识结果。本发明可以解决传统参数辨识方法易陷入局部最优、对初值敏感、计算效率低、鲁棒性差、难以有效处理强非线性和动态特性等问题，实现负荷模型参数的自动化、高精度辨识。