当今,随着新能源的推广开发,配电网的网架结构日益复杂、可再生能源渗透率逐渐增高、电动汽车的占比不断提高,造成了配电网中的不确定性日益增强,这都使得配电网的安全运行面临着巨大的挑战。风险评估是量化不确定性因素的重要手段,在配电网调度运行中应用风险评估技术,可以科学合理量化设备故障及分布式电源出力等各类不确定性因素对配电网运行造成的不利影响。因此,本文主要对配电网中设备的故障不确定性和分布式电源的出力不确定性展开风险评估。首先,本文研究了配电网馈线时变故障概率的预测方法。提出了基于福克-普朗克方程实现馈线在不同运行场景下的时变故障概率预测,并通过支持向量机(Support Vector Machine,SVM)预测福克-普朗克方程(Fokker-Planck Equation,FPE)中的参数,避免了主观经验带来的误差。并基于相关度的最优特征子集评价算法筛选出最优预测特征变量,使得SVM预测模型更加准确。另外考虑到故障样本与正常样本之间的不平衡问题会给数据挖掘模型带来误差,本文采用合成少数类过采样技术(Synthetic Minority Oversampling Technology,SMOTE)减少样本之间的不平衡度,该方法可有效提升预测的精度。最后,通过某地区配电网历史数据为例验证了本文所提出的方法。其次,在得到配电线路的时变故障概率后,采用非序贯蒙特卡洛模拟法进行各类风险指标的计算。与枚举法风险评估方法相比,非序贯蒙特卡洛方法易于考虑配电网网络拓扑结构的变化,对配电系统中发生的随机故障的模拟更贴近实际。经过算例分析,可计算出失负荷风险指标,为调度运行人员提供决策参考。再次,针对配电网中高密度分布式光伏的接入,使得配电网运行存在运行风险的问题。本文首先分析影响光伏发电的主要因素,并采用动态贝叶斯网络(Dynamic Bayesian Network,DBN)方法,从而预测得到光伏出力概率分布。最后,分别运用枚举法、蒙特卡洛法和半不变量法计算了由于光伏发电的功率注入导致的电压升高和支路功率风险,并结合某市实际配电网和IEEE-33节点配电系统为算例,验证了本章所提出方法的正确性。