[发明专利]一种基于深度强化学习的智能电网关键节点识别方法

摘要

本发明提供一种基于深度强化学习的智能电网关键节点识别方法，包括：根据电网数据建立电网、通信网的拓扑结构，结合电力网络的业务属性和物理特性构建真实电力网络，并构建生成网络模型；根据真实电力网络与生成网络的网络特征，构建基于深度学习的全阶子图特征分类模型；根据全阶子图特征分类模型，通过深度的全连接学习输出各动作对应的奖励值；利用获得的动作和对应的奖励值，构建电力网络深度强化学习模型；输入待识别的电力网络至训练好的电力网络深度强化学习模型，输出各节点指标值，根据指标值确定关键节点。本发明构建一种基于深度强化学习的电力网络关键节点识别模型，通过该模型可以准确识别不同类型电力网络的关键节点。