基于机器学习的电力系统暂态稳定评估研究的中期报告该研究旨在利用机器学习技术，特别是深度学习算法，来开发一种有效的电力系统暂态稳定评估方法，以提高电力系统的可靠性和稳定性。在中期报告中，我们完成了以下几个方面的工作：1.收集了大量的电力系统暂态稳定数据，包括各种故障类型下的电力系统的绕组电压、发电机电流、电网频率等参数。2.对数据进行了预处理，包括数据清洗、平滑和归一化等操作，以便于后续的分析和建模。3.使用多种机器学习模型，包括支持向量机、决策树、随机森林等，对数据进行了分析和建模，并对不同模型的性能进行了比较和评估。4.基于深度学习算法，特别是循环神经网络和长短时记忆网络，进行了新的模型尝试，并对其性能进行了比较和评估。5.根据研究结果，我们发现深度学习模型相对于传统的机器学习模型具有更好的性能，能够更准确地预测电力系统的暂态稳定状态。在接下来的研究中，我们将继续优化深度学习模型，尤其是考虑到电力系统的复杂性和非线性特性，进一步提高其预测性能。同时，我们也将开展更多的实验和测试，以验证所提出方法的实用性和可靠性。