简介： 本发明提供了一种基于深度强化学习的动态电力系统经济调度方法，将动态经济调度转化为多阶段序贯决策模型，本发明将进行动作决策的调度中心作为决策主体，实际电力系统作为环境，通过对强化学习中动作、状态、奖励等元素的设计，将电力系统的经济调度模型转化为典型的多阶段序贯决策模型。该模型避免了对日益复杂的电力系统进行建模，且不要求精确的火电机组出力成本函数，通过智能体与环境的不断交互，更新策略，自适应负荷与新能源出力的不确定性，实现任意场景下的电力系统动态经济调度。