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。
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