针对数据采集分析技术在电网风险评估领域的应用问题。文中从智能感知层、大数据平台和业务应用层这3个层面出发,设计架构了基于泛在物联与数据挖掘的电网运行数据采集分析系统,并进一步提出了基于电网运行数据的人工神经网络(ANN)风险评估方法。文中所提方法包括生成训练样本并用其训练ANN模型,以及利用训练好的ANN模型进行实时风险评估两个过程。通过对某地电网进行仿真验算的结果表明,该ANN风险评估方法的准确率可达93%以上,平均耗时小于1 s,从而能够快速、准确地评估电网风险等级。