本申請(qǐng)實(shí)施例公開(kāi)了一種基于Q?learning的負(fù)荷綜合預(yù)測(cè)方法和相關(guān)設(shè)備，方法包括：獲取影響負(fù)荷的若干組基礎(chǔ)預(yù)測(cè)參數(shù)集，并對(duì)其進(jìn)行標(biāo)幺化處理和離散化處理，作為環(huán)境狀態(tài)；獲取若干種負(fù)荷預(yù)測(cè)方法，并對(duì)其權(quán)重進(jìn)行離散化處理，作為動(dòng)作空間；將負(fù)荷預(yù)測(cè)值和負(fù)荷實(shí)際值的平方根偏差作為回報(bào)函數(shù)；根據(jù)環(huán)境狀態(tài)、動(dòng)作空間和回報(bào)函數(shù)構(gòu)建預(yù)測(cè)智能體；基于Q?learning對(duì)預(yù)測(cè)智能體進(jìn)行訓(xùn)練；將進(jìn)行標(biāo)幺化處理和離散化處理后基礎(chǔ)參數(shù)集的輸入到已訓(xùn)練收斂的預(yù)測(cè)智能體中，進(jìn)行負(fù)荷預(yù)測(cè)。通過(guò)將Q強(qiáng)化學(xué)習(xí)應(yīng)用于負(fù)荷綜合預(yù)測(cè)中，設(shè)計(jì)了環(huán)境狀態(tài)、動(dòng)作空間和回報(bào)函數(shù)，使得所選擇預(yù)測(cè)方法和權(quán)重值均可以隨基礎(chǔ)預(yù)測(cè)參數(shù)而改變，解決了現(xiàn)有的單個(gè)預(yù)測(cè)方法適應(yīng)性差問(wèn)題。