9.1.2 强化学习用于自适应整定

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9.1.2 强化学习用于自适应整定 9.1.2 强化学习用于自适应整定在电力系统保护、工业过程控制乃至智能电网的动态响应中，传统整定方法往往依赖于静态模型与离线计算，难以应对日益复杂的运行环境和频繁变化的工况。当系统拓扑结构突变、负荷波动剧烈或新能源接入比例骤增时，预设的保护定值可能不再适用，甚至引发误动或拒动。如何让保护系统具备“感知—思考—调整”的能力？强化学习（Reinforcement Learning, RL）提供了一条极具前景的技术路径。强化学习的核心思想是：智能体（Agent）通过与环境（Environment）持续交互，基于试错（Trial-and-error）机制，逐步学习最优策略（Policy），以最大化长期累积奖励（Cumulative Reward）。