Nghiên cứu xây dựng mô hình học máy ELM để dự đoán tham số PSS trong thời gian thực, giúp giảm dao động tần số thấp trong hệ thống điện. Hai mạng điện SMIB được mô phỏng: một chỉ có PSS, một có PSS phối hợp với UPFC. Các tham số được tối ưu bằng PSO và BSA ở chế độ ngoại tuyến, sau đó huấn luyện mô hình ELM với dữ liệu tải khác nhau. Kết quả cho thấy mô hình ELM dự đoán chính xác và nhanh chóng, phù hợp với ứng dụng thời gian thực. Các chỉ số thống kê như RMSE, R², WIA đều đạt giá trị gần 1.00, chứng minh độ tin cậy của mô hình. Phương pháp này có tiềm năng ứng dụng rộng rãi trong điều khiển hệ thống điện hiện đại.