本发明公开了一种可迁移的电力系统主导失稳模式判别方法，属于电力系统稳定性分析领域。本发明针对基于深度学习的电力系统主导失稳模式判别模型，提出一种使其快速适应电力系统运行方式改变的方法。在样本层面，通过正向主动学习从目标域无标注样本中选择少量最不确定的样本交给专家标注，通过反向主动学习从源域样本集中删除偏离目标域分布的源域样本，将所选标注目标域样本和所剩源域样本组成混合样本集。在模型层面，采用微调的迁移学习方法基于混合样本集训练源域模型。如此，本发明能够通过较少的目标域标注样本使得模型迁移到目标域，提高主导失稳模式判别模型适应电网运行方式变化的效率，从而提高电力系统的安全性，适用性较强。