本发明涉及一种基于多模态强化学习的电网调控方法，包括以下步骤：步骤1、输入电网的数据集；步骤2、构建出包含数据集中电网设备节点状态和故障处置的知识图谱；步骤3、获得能对当前设备节点多模态状态和故障处置动作进行的Embedding的多模态信息融合模块；步骤4、选取步骤2中构建的知识图谱，根据当前状态到目标状态的情况定义出多跳评分函数，用于评估两个状态之间的相关性；步骤5、构建故障处置的元路径；步骤6、产生强化学习的奖励函数；步骤7、定义强化学习的马尔可夫过程生成基于policy‑based的强化学习框架；步骤8、训练产生基于多模态强化学习获得的电网调控策略。本发明可解释性强且预测准确性高。
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来源：北方有色网
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