目前电力系统静态稳定性的分析方法普遍存在着两个问题。一是计算量大，这是由于 电力系统是一个大系统，系统模型的维数通常很高；二是计算精度较低，这是由于目前的分 析方法 中存在着多步逼近的过程，当系统参数的偏差量较大时，在静态稳定概率的估计上容易产生 较大的误差。以上两个问题的解决对电力系统静态稳定概率分析方法的实用化将起关键的作 用。文中在前人工作的基础上，提出了计算电力系统静态稳定概率的几种方法，它们是 二阶灵敏度法、多项式曲线拟合法及神经元网络学习法。这些方法可以在一定程度上克服上 述的两个问题。将这些方法用于一个11节点电力系统，计算结 果表明了这些算法的有效性。