本发明公开了基于深度强化学习的风电机组电网惯量支撑方法，包括以下步骤：(1)获取风机转速、电网频率数据；(2)基于DDPG算法设计改进的风机一次调频控制策略；(3)在训练风速下对DDPG智能体进行训练；(4)利用步骤(3)训练好的智能体，在测试风速下根据风机转速和电网频率在线输出惯量支撑功率，实现风机对电网的惯量支撑。本发明的技术方案在风电机组RSC控制基础上，通过深度确定性策略梯度强化学习算法获得风电机组惯量支撑功率。与传统风机固定系数的一次调频控制相比，本发明提出的方法综合考虑风机稳定与惯量支撑效果，使风机在维持自身稳定运行的前提下充分利用转子动能为电网提供惯量支撑。