深度强化学习方法被应用于电力系统的控制和决策问题，利用InterPSS仿真平台作为电力系统模拟器，开发了一个与OpenAI兼容的电网动态仿真环境。该环境用于开发、测试和基准测试电网控制的强化学习算法。通过深度强化学习的高维特征提取和非线性泛化能力，提出了基于DRL的发电机动态制动和欠压减载应急控制方案。

所提出的DRL方法对不同仿真场景、模型参数的不确定性和噪声具有良好的鲁棒性。无论是在双区四机系统还是IEEE 39节点系统中，所开发的方法均能提供优异的性能和稳定性。基于深度强化学习的高维特征提取与非线性泛化能力，提出了一种新的自适应应急控制方案，能够在复杂环境下有效应对电力系统的突发事件。

研究还深入探讨了该方法对不同仿真场景、模型参数不确定性以及观测噪声的鲁棒性。在实验中，所提方案在两种典型电力系统环境中（双区四机系统和IEEE 39节点系统）表现出极佳的性能，证明了该方法的适应性与稳定性。