用于电力系统瞬态稳定性评估的机器学习。

从数据挖掘和机器学习的角度来解决电力系统的稳定性，该模型由去噪堆叠自编码器和投票集成分类器构建。

集成由来自支持向量机和随机森林的池化预测组成。

报告并讨论了分类器在电力系统测试用例中的应用结果。

TSA问题的ML应用很有前途，因为它能够摄取大量数据，同时保留归纳和支持实时决策的能力。

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