本发明涉及一种基于强化学习的能量路由器异常检测方法,包括通过能量路由器的通信端口获取电气参数数据,并对电气参数数据进行处理;搭建强化学习模型的框架,并基于电气参数数据确定强化学习模型的动作集、状态集以及奖赏值;采用Q‑Learning算法对强化学习模型的框架进行细化;根据具体问题确定Q‑Learning算法中的超参数,并利用动作集、状态集以及奖赏值对强化学习模型进行迭代循环的训练;根据训练结果对强化学习模型进行调整后,利用强化学习模型对能量路由器进行异常检测。本发明实现了能量路由器的智能化异常检测,缩减了能量路由器的异常检测流程,也提高了异常检测的准确率。本发明还涉及一种基于强化学习的能量路由器异常检测装置和设备。
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