现代电网正朝着高比例新能源接入、多源多负荷、分布式控制的复杂系统发展。一旦发生线路故障、设备跳闸，传统的集中式故障恢复策略（如基于规则的SCADA系统）往往响应慢、适应性差，难以应对动态变化的运行工况。而强化学习（Reinforcement Learning, RL）作为一种智能决策方法，能够让智能体（Agent）在与环境的交互中自主学习最优策略复杂状态空间（多节点电压、功率、开关状态）多目标优化

现代电网正朝着高比例新能源接入、多源多负荷、分布式控制的复杂系统发展。一旦发生线路故障、设备跳闸，传统的集中式故障恢复策略（如基于规则的SCADA系统）往往响应慢、适应性差，难以应对动态变化的运行工况。而强化学习（Reinforcement Learning, RL）作为一种智能决策方法，能够让智能体（Agent）在与环境的交互中自主学习最优策略复杂状态空间（多节点电压、功率、开关状态）多目标优化

现代电网正朝着高比例新能源接入、多源多负荷、分布式控制的复杂系统发展。一旦发生线路故障、设备跳闸，传统的集中式故障恢复策略（如基于规则的SCADA系统）往往响应慢、适应性差，难以应对动态变化的运行工况。而强化学习（Reinforcement Learning, RL）作为一种智能决策方法，能够让智能体（Agent）在与环境的交互中自主学习最优策略复杂状态空间（多节点电压、功率、开关状态）多目标优化

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