本申请实施例提出了基于分布式电源的深度强化学习配电网故障恢复方法，包括根据配电网电气节点间的连接关系，建立配电网的电气拓扑图，合并节点形成故障恢复节点，并以联络开关为边，建立故障恢复拓扑图；以每个分布式电源为智能体，建立故障恢复的多智能体马尔科夫决策过程模型，通过在配电网故障恢复中引入分布式电源，有利于进一步提高恢复供电手段的灵活性和恢复供电的负荷量。同时，本发明引入深度强化学习，智能体通过在不同的问题实例下，基于可观测的部分信息搜索分布式电源的供电范围，得到恢复供电的配电网孤岛划分方案，并根据回报函数调整搜索策略训练模型，对不同的问题实例具有较好的适应性。