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随着智能电网的快速发展,对电网调度系统智能化的要求也在逐渐提升。然而,现有的电力调度系统对电网的实时运行状态还不能够精准的掌握,而且其自动化水平与智能化水平很低,缺少对整体运行情况的综合分析能力。因此,对电网运行状态的发展趋势准确的预测与全面掌控电网的运行过程以及合理评估电网的安全态势显得尤为重要[1]。为了满足电网智能调度的需要,本文对电网智能调度和安全态势评估进行了深入研究,收集影响电网安全的诸多因素,综合分析和构建电网安全态势综合评价指标体系,通过采用极限学习机算法,以及结合自回归预测模型、最小二乘支持向量机预算模型和RBF神经网络预测模型等方法,最终构建一种智能电网的安全态势评估模型。通过模拟实验分析,最终验证ELM算法具有更好地评估效果,且能够有效地描述电网安全态势发展的情况,而预测精度会高于单一预测模型。