一种电网随机状态下基于深度强化学习的需求响应优化方法

本发明公开了一种电网随机状态下基于深度强化学习的需求响应优化方法，涉及电网技术领域，包括下述操作步骤：S1、问题定义；S2、DRL框架构建；S3、训练DQN模型；S4、模型评估和优化；S5、分布式计算。该电网随机状态下基于深度强化学习的需求响应优化方法，通过将涉及计算的流程上传至云端，由云端进行分片并分别分配至不同的计算节点进行处理，利用各计算节点空余计算资源和计算任务的计算量进行分配，由此于云端利用分布式计算对各计算流程进行计算，充分利用各节点的计算资源避免其闲置的同时解决了因电网的规模和复杂性导致本地计算资源的消耗非常大的问题。