Este trabalho apresenta uma metodologia de estimação de indicadores de confiabilidade para a rede de distribuição ativa. entende-se por rede de distribuição ativa qualquer rede de energia que contenha geração distribuída, micro ou minigeração com possibilidade de formação de microrrede. para estimação dos indicadores de confiabilidade, neste trabalho, é empregada uma metodologia estocástica denominada simulação de monte carlo sequencial ? smcs. essa ferramenta é capaz de simular a ocorrência de eventos no sistema de forma temporal e cronológica, além disso, permite a representação da aleatoriedade das variáveis do problema. para a representação das fontes de geração de energia foram utilizados quatro modelos. as fontes de geração despacháveis são representadas através do modelo con. as fontes intermitentes, como eólica, através dos modelos eoli e eolii, e solar fotovoltaica, através do modelo ftv. os modelos con e eoli são baseados em processos markovianos a dois ou múltiplos estados. enquanto nos modelos eolii e ftv os parâmetros de saída são obtidos diretamente de curvas características e a potência é discretizada no tempo. foi considerado também o acoplamento de armazenadores de energia para formar as microrredes. nos modelos desenvolvidos as fontes de geração podem ter sua potência nominal com valores a partir de centenas de kw até poucos mw. quanto ao nível de tensão, os geradores podem ser instalados tanto na média como na baixa tensão. outras ferramentas de análise, tais como, verificação do perfil de tensão e eliminação de cargas, são aplicadas nas simulações. para análise de perfil de tensão é realizado o estudo de fluxo de potência com formulação via injeção de corrente e solução através do método de newton-raphson. a validação da metodologia e modelos é realizada através de simulações em dois sistemas teste diferentes: um sistema teste típico do ieee e em um sistema realístico de uma concessionária do sul do brasil. os resultados deste trabalho mostram que a presença das microrredes podem trazer melhorias aos indicadores de confiabilidade do sistema.