随着现代电力系统的发展,其失负荷概率逐渐降低。而风电大规模接入系统后,发输电系统中的不确定因素进一步增多。基于上述原因,现代电力系统可靠性评估的难度也相应地加大。该文以此为研究目标,依据交叉熵思想,提出一种能够计及风速波动性和风电机组降额状态的加速采样的改进交叉熵重要性采样法,称为IKL-IS法。该方法通过求取和利用发输电系统内各随机性元件的最优概率分布,降低了待评估的系统状态示性函数的方差,从而减小了评估指标的数值波动,加快了其收敛速度。最后根据调整后的IEEE-RTS 79发输电系统设计了算例,算例内部同时考虑了风速、负荷的波动性以及风电机组的多状态特性。同时将所提IKL-IS算法和传统蒙特卡洛采样法(MCS)、分散蒙特卡洛抽样法以及既有重要性采样法(KL-IS)应用于该算例,并比较4种方法评估得到的测试系统可靠性指标,验证了该算法的正确性和有效性。