本发明公开了一种基于深度强化学习的电网稳定变化趋势预测方法及系统，属于电力系统稳定分析技术领域。本发明方法，包括：以预设周期模拟当前电网运行点的运行，并预测当前电网运行点的运行趋势；采集每个运行周期的运行趋势数据，针对运行趋势数据进行训练，获取训练模型；针对训练模型，进行测试，若训练模型测试后满足条件，以训练模型作为预测模型；采集目标电网运行点的运行数据，使用预测模型对目标电网运行点稳定变化趋势进行预测。本发明中G策略网络通过训练的确“学习”到了使电网调优的策略，与NOP和DIS相比有一定的优势，训练过程没有加入任何电网稳定的先验经验，是模型完全通过仿真数据和自主学习获取的。