本发明涉及一种基于图深度强化学习的电网低压减载紧急控制方法。该方法基于电力系统算例规模设计拓扑变化场景和低压减载策略；采样系统拓扑多时刻观测值构建节点特征矩阵；基于FastGCN‑D3QN图深度强化学习提取有效样本特征，训练并建立电力系统低压减载紧急控制模型；利用训练完成的低压减载模型进行预测获取系统紧急控制方案。现有基于传统深度强化学习的低压减载方法难以适应电网拓扑变化，无法提供准确和可靠的控制方案；而改进的FastGCN方法可对非欧式空间数据进行建模，提取拓扑频繁变化的电网拓扑特征，但是缺乏一定的决策能力。本发明将两者结合优势互补，为拓扑频繁变化的电力系统场景的感知决策问题提供了解决思路，可提供更可靠更经济的控制策略。
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来源：北方有色网
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