机器学习算法在训练过程中,难免会遇到样本不平衡的情况,同时,对于电力系统来说稳定样本与不稳定样本的误分类代价是不同的,因此提出一种基于代价敏感堆叠变分自动编码器(stacked　variational　auto-encoder,SVAE)的电力系统暂态稳定评估方法。在模型训练过程中,通过改变误分类结果对模型参数调整的权重系数,修正了判别模型在不平衡样本训练过程中的倾向性,并提高了模型全局准确率。在此基础上,进一步提高不稳定样本的权重系数,有效加强了模型对不稳定样本的拟合程度,降低了不稳定样本的误判情况。在IEEE-39节点系统下的仿真结果说明,在不平衡样本情况下,所提方法可以改善判别结果的倾向...