本文提出了一种基于深度强化学习的电力系统紧急控制策略，利用深度神经网络训练动态代理模型，在IEEE 300总线测试系统中实现了高效的样本和训练效率。研究表明，该方法在多个系统中表现出优异的性能和鲁棒性。

基于深度强化学习的非线性电力系统无模型负荷频率控制
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