En el contexto del cambio climático global, la red eléctrica de China enfrenta muchos desafíos debido a fenómenos meteorológicos extremos, especialmente en la región de la red eléctrica del sur de China, que se enfrenta a tifones, lluvias torrenciales, altas temperaturas, sequías, heladas y otros desastres que afectan en gran medida la operación segura y estable del sistema eléctrico y el orden social normal en esta región. Este estudio propone un modelo de evaluación de riesgos que combina una red neuronal optimizada por un algoritmo genético (GA-BP) con análisis espacial GIS para evaluar fallos en las líneas de transmisión bajo condiciones meteorológicas extremas en el sur de China. Los resultados experimentales demuestran la efectividad del modelo para identificar regiones de alto riesgo, con correlaciones significativas entre precipitaciones extremas, sequías prolongadas y fallos en los circuitos.