本发明涉及一种基于海量在线历史数据的电力系统暂态稳定评估方法，包括：对海量在线历史数据进行选取，生成仿真数据；根据仿真数据，提取特征量，生成初始样本集；采用扩展边界的方式，进行失稳样本的扩展和稳定样本的压缩，形成计算样本；基于计算样本，利用支持向量机SVM算法进行分类模型训练以及参数优化，最终形成分类模型，评估电力系统暂态稳定性。本发明提供的技术方案包含了从原始在线计算结果到形成实际可用SVM模型所涉及的主要问题，建立了一个可复用的理论方案。该方案反应了大数据处理的一些特点，并为电力大数据技术包提供了新的方法。