随着我国综合实力的提升与“西电东送、全国互联”战略的实施,国家基础能源产业得到巨大发展,电网覆盖面积逐步增大、结构也越来越复杂,各地区电网互联程度不断提高,对电网运行可靠性评估提出了更高的要求,因此,研究与电网运行可靠性相关的理论和评估方法,实现电网运行可靠性评估系统,已成为较为迫切的课题。电网运行可靠性评估方法对计算结果精确度和计算效率有较高的要求,传统的解析法在计算大规模电网时,需要涉及大量元件,导致其计算效率较低,对传统的蒙特卡洛模拟法而言,其需要不断的抽样,花费大量时间重复进行复杂的潮流计算,难以满足计算效率的要求,近年来,随着机器学习算法的崛起,可在传统的评估方法上加入机器学习算法,以实现电力系统运行可靠性的快速、准确的评估。短期负荷预测作为电网运行可靠性评估的一项重要内容,通过可靠且高质量的负荷预测模型准确地预测电负荷及其变化趋势能够为后续电网运行可靠性评估提供基础数据支撑,在短期负荷预测中不仅要考虑数据的时序相关性,还应考虑外界因素的影响,搭建合适的模型提高预测精确度。为此,本文以地区配电网为对象,针对短时元件可靠性建模、短期负荷预测方法、地区配电网运行可靠性评估方法及系统实现开展研究,为后续开展电网可靠性研究提供理论依据,具体研究内容如下:1.对传统的输电线路元件可靠性模型进行改进,由于输电线路长期处于室外,其健康状态受环境影响,此外,还考虑其自身的寿命长短及电网运行状态的影响,通过以上三个影响因素建立短时输电线路元件可靠性模型,使运行可靠性评估更准确实际。2.兼顾Prophet模型的时序相关性和XGBoost（e Xtreme gradient boosting）算法运行速度较快的优点,提出了一种基于Prophet-XGBoost混合模型的短期负荷预测方法,首先分别利用Prophet模型和XGBoost模型进行短期负荷预测,然后通过误差倒数法将两个预测结果进行整合得到最终的预测值,通过西南某地区的电负荷和气象数据验证了该方法的准确性。3.将传统的蒙特卡洛模拟法（MCS）与支持向量机模型（SVM）相结合,利用训练得到的最优SVM模型直接预测得到最优切负荷量,避免了复杂的最优切负荷量计算,从而达到在保证计算结果精确度的前提下提升计算效率的目的,最终通过RTS79系统算例验证了该方法的可行性。4.目前对配电网运行可靠性评估系统的研究还不太成熟,在以上研究基础上,以西南某地区为例,构建配电网运行可靠性评估系统,该系统具有运行可靠性评估等功能,有利于帮助电网公司准确把握本地区在现有经济发展形势下的电网发展和运行状况,掌握现有电网的利用效率水平,了解电网的安全可靠性水平等。