本发明属于无线通信技术领域，特别涉及一种应用于大规模清洁能源网的基于强化学习的无人机电力巡检技术，分为以下步骤：1、无人机模型设置及动作空间设置；2、初始化现实Q网络和目标Q网络；3、无人机巡检模型与现实Q网络交互；4、更新现实Q网络；5、更新目标Q网络；6、重复步骤3至步骤5，直至神经网络结果收敛，将训练好的网络应用于无人机全自主电力巡检过程。本发明的优点在于，通过强化学习算法决策，使无人机能够在能耗的约束条件下持续且自主地规划巡检路径，可以大大减轻电力巡检人员的工作强度，保障电力巡检作业人员的人身安全，以低成本快速有效地执行巡检任务，提高工作效率和质量，对实现电力系统的自动化进程具有重要意义。