本发明提供了一种有轨电车的运行状态评估方法、系统及设备，涉及有轨电车运行安全与管理领域。该方法包括：建立有轨电车安全指标体系，根据有轨电车正常运行状态下的历史运行数据，利用机器学习方法建立有轨电车运行安全的分类器；以各个安全指标的上边界值以及下边界值为优化变量，以分类器为约束，以最大化各个安全指标值上的边界范围为目标，建立有轨电车运行安全边界模型；采用群智能优化算法以及随机模型过程求解有轨电车运行安全边界模型，确定有轨电车运行安全的最大边界；根据分类器评估所述有轨电车的当前运行状态，根据最大边界分析所述有轨电车的当前风险情况。本发明能够提高安全边界测量准确率以及准确评估有轨电车的当前运行状态。