深度强化学习方法在解决电力系统控制和决策问题中展现出了巨大的潜力。本文将介绍一种利用
InterPSS 仿真平台开发的与 OpenAI 兼容的电网动态仿真环境，用于开发、测试和基准测试电网控
制的强化学习算法。通过深度强化学习(DRL)实现的高维特征提取和非线性泛化能力，本文提出了一
种基于 DRL 的发电机动态制动和欠压减载应急控制方案，并验证了该方法在不同仿真场景和模型参数
不确定性下的性能和鲁棒性。
电力系统应急控制一直是电力系统运行中的重要问题之一。传统的应急控制方案往往面临着特征提取
复杂、泛化能力有限的问题。而深度强化学习(DRL)作为一种集成了深度学习和强化学习的方法，具
备了处理高维特征和非线性泛化能力强的优势，因此成为一种解决电力系统应急控制问题的理想选择
。
本文的主要创新点在于利用 DRL 方法解决发电机动态制动和欠压减载应急控制问题。首先，通过深度
强化学习的高维特征提取和非线性泛化能力，我们设计了一种新的自适应应急控制方案。这种方案不
仅可以处理复杂的电力系统动态特征，还可以适应不同仿真场景和模型参数不确定性。其次，我们通
过开发与 OpenAI 兼容的电网动态仿真环境，为电网控制的强化学习算法提供了一个可靠的测试平台
。
实验结果表明，本文提出的基于 DRL 的应急控制方案在双区四机系统和 IEEE 39 节点系统中均表现
出了优异的性能和鲁棒性。无论是面对不同仿真场景的变化，还是面对模型参数的不确定性和观测噪
声的干扰，该方案都能够稳定地实现电力系统的应急控制。这为我们在实际电力系统中应用深度强化
学习方法提供了有力的支持。
综上所述，本文利用 InterPSS 仿真平台开发了一个与 OpenAI 兼容的电网动态仿真环境，并通过深
度强化学习方法解决了电力系统应急控制问题。通过详细介绍发电机动态制动和欠压减载应急控制方
案，我们验证了该方案在不同仿真场景和模型参数不确定性下的优异性能和鲁棒性。这对于进一步推
动深度强化学习在电力系统领域的应用具有重要意义。
总之，本文通过对深度强化学习方法在电力系统控制和决策问题中的应用进行了详细研究和分析。通
过将 DRL 方法应用于发电机动态制动和欠压减载应急控制问题中，我们证明了该方法在不同仿真场景
和模型参数不确定性下的优异性能和鲁棒性。这为电力系统应急控制方案的改进提供了有力的支持，
并为进一步研究深度强化学习在电力系统中的应用奠定了基础。
