Con el objetivo de abordar la alta demora en la recuperación y los problemas de congestión de enlaces en la red de comunicación de los Sistemas de Medición de Área Amplia (WAMSs), este documento introduce la Redes Definidas por Software (SDN) y propone un método de recuperación rápida de enlaces defectuosos basado en aprendizaje profundo por refuerzo (DDPG-LBBP). El método DDPG-LBBP toma la demora y la utilización de enlaces como objetivos de optimización y utiliza una red neuronal recurrente con compuertas para acelerar la convergencia del algoritmo y producir los pesos óptimos de los enlaces para el equilibrio de carga. Al diseñar rutas de respaldo máximamente disjuntas, el método garantiza la independencia de las rutas primarias y de respaldo, previniendo efectivamente fallas secundarias causadas por la superposición de rutas. El experimento compara los métodos (1+2)-BPCA, FFRLI y LIR utilizando las topologías de red de comunicación del sistema de energía de referencia IEEE 30 e IEEE 57. Los resultados experimentales muestran que DDPG-LBBP supera a los demás en la demora de recuperación de enlaces defectuosos, la tasa de pérdida de paquetes y la tasa de éxito de recuperación. Específicamente, en comparación con el algoritmo superior (1+2)-BPCA, la demora de recuperación se reduce aproximadamente un 12.26% y la tasa de éxito de recuperación mejora en aproximadamente un 6.91%. Además, la tasa de pérdida de paquetes se reduce en aproximadamente un 15.31% en comparación con el método superior FFRLI.