本发明提出了一种蒙特卡洛及最小二乘支持向量机的电网风险评估方法。考虑设备实时故障率以及运行方式变化，首先使用拉丁超立方算法优化的蒙特卡洛法生成风险样本数据，可在有限的计算时间内搜索出多重故障，全面反映电网故障情况；并使用高斯扰动粒子群优化的最小二乘支持向量机对风险样本进行训练，达到大幅降低计算时间的目的。在保证风险计算准确度的情况下，本文方法可以做到电网风险与灵敏度的在线计算，为风险来源追踪、设备差异化运维等提供参考依据。