1.一种船舶电网故障重构方法，其特征在于，包括以下步骤：构建船舶电网模型；

构建基于深度强化学习的船舶电网故障重构模型，并定义状态空间、动作空间和奖励函数；其中，状态空间包括：节点电压、支路电流、开关状态、电源总的输出功率和故障线路；

动作空间包括各线路的开关状态；奖励函数与潮流计算是否成功有关，当潮流计算成功时，奖励函数由最大负荷供电、最小网损运行、最小开关次数和电压越限惩罚组成；

基于船舶电力系统的故障数据对模型进行训练后，通过训练后的模型进行船舶电力系统发生电网故障后的重构；

其中，在基于深度强化学习的故障重构模型中，采用Dueling DQN模型来实现故障重构策略的生成；

奖励函数表示为：

其中，r表示总的奖励函数； 表示最大负荷供电； 表示最小网损运行； 表示最小开关次数； 表示电压越限惩罚； 表示潮流计算是否成功；C表示潮流计算是否成功标识，当潮流计算成功时 ，反之 ； 、 、 均为一个负数常数； 表示第x个一类负载的有功负荷； 表示第y个二类负载的有功负荷； 表示第z个三类负载的有功负荷；

、 、 分别表示一类负载、二类负载、三类负载所占的权重； 表示流过支路 的电流；

表示支路 的电阻；表示支路集；i和j表示支路两端的节点； 表示重构后第l个开关的状态； 表示已故障和故障重构前第l个开关的状态；l表示开关的序号； 和分别表示节点安全电压的下限和上限； 表示节点电压。

2.根据权利要求1所述的船舶电网故障重构方法，其特征在于：模型训练时的损失函数采用均方误差。

3.根据权利要求1所述的船舶电网故障重构方法，其特征在于： =20， =7， =1。

4.根据权利要求1所述的船舶电网故障重构方法，其特征在于： =0.9 ， =

1.06 ，表示基准电压。

5.根据权利要求1所述的船舶电网故障重构方法，其特征在于：重构时选择两个或者三个开关动作。

6.一种船舶电网故障重构终端设备，其特征在于：包括处理器、存储器以及存储在所述存储器中并在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现如权利要求1 5中任一所述方法的步骤。

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7.一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，其特征在于：所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1 5中任一所述方法的步骤。

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