本发明公开了一种配电网线路风险评估方法，该方法根据配网线路故障单元的历史故障数据，通过逐步回归筛选指标，采用主成分法计算筛选因子的得分，并将得分值进行变换带入到EMLR算法中进行机器学习，得到配网线路故障单元的风险值计算模型，再利用BP神经网络对风险值计算模型进行推广，最后将测试数据导入所述神经网络计算模型实现对线路单元的风险值进行预测评估；通过对现有配电网线路数据进行整合和分析，实现了配网线路风险程度的数字化和可视化，达到风险线路单元差异化运维检修、工程针对性改造及安全生产的目的。通过对风险的预测，可便于对高风险项目的靶向排查，有效降低了停电事故的发生概率，提高配电网供电可靠性。