为提高计算效率，提出了基于人工神经网络(ANN)的发输电组合系统可靠性评估模型。该模型为一个3层前向神经网络，其中输入层为参与可靠性计算的元件的信息，输出层为系统中节点负荷的信息。用改进的BP算法训练该网络，经训练后的网络具有负荷削减计算功能。由于该模型不需进行在线的故障状态潮流计算以及负荷削减计算，大大提高了计算效率，在缓解“计算灾”方面取得了较大进展。该ANN模型考虑了发电机出力、变压器和线路容量以及负荷等的变化，比通常的可靠性计算模型具有更强的实用性。用实例验证了方法的正确性和有效性。