Con la interconexión entre grandes redes eléctricas, el problema de la seguridad y la estabilidad se ha vuelto cada vez más prominente. En la actualidad, los métodos de evaluación de estabilidad transitoria adaptativa basados en datos han logrado excelentes resultados al equilibrar la velocidad y la precisión, pero la construcción y los parámetros complicados son difíciles de obtener. Este documento propone un método de evaluación inteligente de estabilidad transitoria basado en stacked-GRU (Unidad Recurrente con Compuertas), que construye un modelo stacked-GRU basado en el intercambio de parámetros dependientes del tiempo y el apilamiento espacial. Utilizando los datos de series temporales después de una falla en el sistema eléctrico, se realiza un entrenamiento offline para obtener los parámetros óptimos de stacked-GRU. Cuando la aplicación está en línea, se evalúa mediante un marco de confianza. Basándose en el sistema eléctrico de Nueva Inglaterra, se investiga el rendimiento del método propuesto de evaluación de estabilidad transitoria adaptativa. Los resultados de la simulación muestran que el modelo propuesto realiza una evaluación confiable y precisa de la estabilidad transitoria y tiene la ventaja de un tiempo de evaluación corto con una estructura de modelo menos compleja para dejar tiempo para el control de emergencia.