发电系统可靠性评估是电力系统可靠性评估中最重要环节之一，对其进行可靠性研究具有非常重要的理论意义和巨大的社会经济价值。在常规可靠性计算中，仅计算系统各项可靠性指标，很少涉及可靠性最薄弱环节的识别，而识别电力系统可靠性最薄弱环节，具有非常重要的意义。 文中简要介绍了贝叶斯网络的基本概念，深入研究了常用的推理算法，并在此基础上编写了基于桶消元的贝叶斯网络推理程序。在分析常规电力系统可靠性评估方法的基础上，提出了基于贝叶斯网络的发电系统可靠性评估方法。该方法首先建立发电系统可靠性评估的贝叶斯网络模型，然后利用贝叶斯网络推理对发电系统进行可靠性分析。考虑到发电系统规模很大，编写了发电系统可靠性评估的贝叶斯网络自动生成工具，从而极大地减少了贝叶斯网络的建立时间，提高了模型的准确性。 将贝叶斯网络方法应用于发电系统的可靠性评估中，利用贝叶斯网络对不确定性知识的灵活表示，较好地解决了系统负荷预测的不确定性问题。运用贝叶斯网络灵活的因果推理和诊断推理，不但能够计算电力不足概率(LOLP)，还可以识别系统的薄弱环节。首次采用基于贝叶斯网络的元件灵敏度分析方法，解决了常规灵敏度分析中解析表达式及其偏导表达式难求的问题。 最后，用IEEE可靠性测试系统(IEEE-RTS)验证了此方法的正确性。并把此方法应用到更为复杂的互连发电系统，取得了不错的效果。因此，基于贝叶斯网络理的发电系统可靠性评估是一种较好的方法。