大电网可靠性评估能实现对电网风险水平的量化及薄弱环节的有效辨识,其评估结果可为电网规划和运行提供重要的决策参考。但随着社会经济的不断发展及新能源的大规模并网,电网的结构和规模日益复杂,系统运行时的不确定性因素增加,使得可靠性评估问题具有高度的复杂性,开展大电网可靠性的快速评估方法研究具有重要工程实际价值和学术研究意义。蒙特卡罗模拟（Monte Carlo simulation,MCS）法能实现复杂随机运行特性的仿真,尤其适用于大规模复杂电网的可靠性评估,但其仿真效率对故障事件的出现概率较为敏感,在高可靠性系统中收敛速度缓慢。针对这一问题,重要抽样法以重要抽样概率密度函数（Important sampling probability density function,IS-PDF）替代随机变量的原始概率密度函数,显著提高了MCS的仿真效率。如何对IS-PDF的参数进行优化估计是重要抽样法能否取得加速性能的关键,本文探讨了参数选取方式对大电网可靠性评估的影响,研究表明不合理的参数选取甚至导致相反的效果,即更慢的仿真效率。针对IS-PDF的参数优化估计问题,传统交叉熵重要抽样法基于KL距离实现了IS-PDF参数的有效估计,但KL距离实际上仅是广义f散度家族中的一种距离形式,虽然有效但并非唯一。因此本文从这一广义距离测度入手,提出了f散度重要抽样法,探讨了f散度家族中典型距离测度在重要抽样法中的实现方式,给出了多种典型距离测度下的IS-PDF参数统一迭代更新表达式,从而将传统的交叉熵重要抽样法拓展至更具一般性的一类方法。通过对IEEE-RTS79系统和降低峰荷的MRTS79系统进行可靠性评估,验证了f散度重要抽样法在不同可靠性水平系统中的有效性与高效性。由于采用f散度家族中不同的距离测度将得到不同的IS-PDF参数,从而导致不同的重要抽样效率,因此本文进一步提出了最优f散度重要抽样法。基于减小方差可提高仿真效率的原理,通过最小化可靠性指标测试函数和似然比函数乘积的方差,实现了f散度家族中最优距离测度形式的迭代优化确定,进一步挖掘了重要抽样法的效率提升潜力。采用IEEE-RTS79系统、降低峰荷的MRTS79系统和IEEE-RTS96系统进行可靠性评估,相比于传统的交叉熵重要抽样法,最优f散度重要抽样法收敛性能更好,仿真效率更高,实现了重要抽样法效率的进一步提升。