本发明提供一种基于深度强化学习的电力系统运行方式智能生成方法，涉及电网运行技术领域。本发明通过使用马尔科夫决策过程MDP进行对电网进行强化学习建模，建立智能体动作与可调动作对象的改进映射策略；构建运行方式智能生成DQN网络，将当前系统潮流状态和目标运行状态输入DQN网络，输出Q值最大的动作；使用PQ分解法进行潮流计算迭代，如λ>1或10次迭代潮流不收敛，认为出现病态潮流，放弃该动作，由DQN网络重新生成新的动作；若潮流收敛，依据改进映射策略调整可调动作对象的运行状态；不断进行动作调整，直到满足目标运行方式负荷水平或达到最大动作调整次数；通过输出估计Q网络参数，完成电网运行方式智能生成与智能删减。