本研究提出了一种无模型强化学习方法，旨在优化电网运营并提升稳定性。通过掩蔽拓扑动作空间，代理在20种仿真场景中有效降低电力损耗，促进现代能源系统的自主管理。

Application of Graph-Enhanced Model-Free Reinforcement Learning Agents in Efficient Power Grid Topology Control
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