本发明公开了一种基于Soft Actor‑Critic算法的配电网连续无功电压优化方法，包括：构建配电网的连续无功优化模型；根据所述模型将配电网的无功优化问题描述为马尔科夫决策过程，并将模型中的无功优化设备SVC和DG逆变器视作决策智能体；使用SAC算法构建独特的策略和价值网络来求解所述马尔科夫决策过程；对所述智能体进行离线训练，通过使用真实的历史运行数据让智能体不断地和电网交互来学习最佳的响应策略，并在线执行。本发明所提的方法摆脱了对精确物理模型的依赖，求解得到的是一个策略模型而非特定的解，该模型是一个深度神经网络拟合的函数，具有较强的泛化能力，可以适应求解问题的扰动。