本文将“深度强化学习”引入配电网无功优化，提出了基于双状态评估器与深度强化学习的配电网无功优化方法。首先提出了一种配电网融合特征的提取方法，从配电网运行数据中提取统计特征，然后将统计特征与历史控制策略作为输入，网损与电压偏差分别作为输出，训练了网损评估器与电压偏差评估器。将无功优化问题转化为一个多步马尔科夫决策过程，以最小化网损和电压偏差之和为目标函数，以无功补偿设备的动作指令为策略，并采用基于Double DQN的深度强化学习算法进行求解。对改造后的IEEE 37节点配电网进行无功优化控制实验。结果表明，本文方法有效降低了节点电压偏移和网络损耗，他与配电网系统的模型和参数无关，在线决策速度快，可以实现在线无功优化控制，提高配电网运行经济性。