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暂态电压稳定性评估是电力系统稳定性评估中的难点和重点。提出一种基于深度学习、考虑多输入特征集的暂态电压稳定性评估方法,首先建立包含故障前、故障发生时刻、故障切除时刻的多输入故障集;然后基于深度学习建立卷积神经网络并离线训练PMU数据,最终达到快速准确评估暂态电压稳定性的目的。仿真结果表明,提出的评估方法与现有的神经网络、最小二乘支持向量机方法相比,在准确率、评估速度2方面有着较大提升。