简介：摘要：本研究综合探讨了电力系统稳定性与可靠性评估方法，并对传统方法与新兴方法进行了比较与优化。在稳定性评估方面，传统方法以数学模型和仿真技术为基础，具有准确性高的优势，但受限于计算量大、耗时长等问题。而新兴方法则基于人工智能和数据驱动技术，能够实现对系统稳定性的实时监测与预测，具有计算效率高、适应性强的特点。在可靠性评估方面，传统方法采用故障树分析、事件树分析等方法，具有较高的可信度，但对复杂系统的处理能力有限。而新兴方法则借助大数据和人工智能技术，能够实现对系统的全面监测与预测。综合采用传统方法与新兴方法，并通过方法优化与集成，能够提高评估的准确性和实用性，为电力系统的安全稳定运行提供更有效的支持。未来的研究应进一步完善评估模型和算法，加强数据共享与应用，推动多领域交叉融合，以更好地应对电力系统的挑战与需求。
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