简介： 本发明公开了一种深度Q网络驱动的电力系统运行方式自动趋优调整方法；以典型运行方式为调整的基准方式，确定负荷波动范围，并结合拉丁超立方抽样方法生成大量用于训练和测试的目标方式样本数据；确定电网模型中所有可行的单次控制动作，并进行编号，将其设定为动作空间；初始化电网模型，判断是否存在未训练过的样本，若存在则将样本中的负荷数据赋值给电网模型，并对当前运行方式发电机出力数据进行收敛性优化处理，若不存在则终止训练等。本发明保证计算速度的同时弥补了最优潮流方法在求解多目标最优潮流时难以收敛的问题，调整后所得方式的各项指标并无过大偏差，为深度强化学习应用于电网优化和控制问题提供方法参考。