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。

本研究提出了一种基于物理信息的混合时间序列神经网络模型，用于优化集成能源系统的运营。通过多层感知器预测系统动态，模型在调度和经济控制方面性能提升超过70%，显著提高了系统效率。