本发明公开了基于自动化故障树建模的铁路变电系统可靠性评估方法，结合机器学习算法开发自动化的故障树建模工具，并融入实时监测程序，以高效生成复杂的故障树。本发明采用蒙特卡罗法对铁路变电所进行模拟抽样分析，结合了控制变量法和分层抽样法的思想，控制变量法有助于减小方差，而分层抽样法则根据故障重数对系统状态空间进行分层，完全避免了对系统无故障状态的抽样，使抽样效率不再受系统可靠性的影响。通过将这两种方法的思想融入蒙特卡罗法，本发明有效地提高了计算速度，加速了铁路系统变电所的评估速率，从而实现对铁路变电所的全面可靠性评估。