简介： 本发明涉及一种基于深度确定性策略算法的发电机组启停配置方法及系统，该方法将机组组合启停分配问题构造成为强化学习序列决策问题，所述的方法包括以下步骤：1)将前一历史时刻各机组出力值向量作为智能体观测状态，用以作为深度策略网络的输入向量；2)针对连续时间序列机组启停优化问题，使用深度确定性策略梯度算法给出优化决策序列，输出机组在该时刻的启停向量，实现对机组启停状态的分配。与现有技术相比，本发明采用深度确定性策略学习方法，直接得到不同时刻的启停向量，能够适应不同规模机组集群启停表的自动分配，使得系统具有较好的扩展性。