针对在电力系统发生故障后，快速、准确评估电网暂态稳定性的需求，提出了一种基于改进胶囊网络和短时受扰轨迹的电力系统暂态稳定评估方法。该方法通过仿真得到量测数据，利用胶囊网络的特征提取能力挖掘隐含在输入数据中的关键特征，建立输入轨迹与电网稳定与否的映射关系，评估系统的暂态稳定性，降低了网络的错判样本，有效提升了模型评估的准确率，增强了模型的鲁棒性以及泛化能力。仿真验证了该方法的可行性，并且所提方法相比于其他机器学习方法的评估模型更加优越。
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