随着新型电力系统向沿海及山区延伸，输电杆塔面临台风-滑坡灾害链的复合威胁，其安全风险评估成为保障电网韧性的关键环节。针对台风-滑坡灾害链下因样本失衡，导致预测能力差、可解释性不足的问题，提出一种基于物理引导条件化Wasserstein生成对抗网络与深度集成学习（PGCWGAN-DEL）的输电杆塔风险评估方法。该方法依据滑坡物理机制构建物理引导的条件化Wasserstein生成对抗网络生成样本，并采用弗雷歇感知距离和最大均值差异进行评估以缓解样本失衡；在此基础上，构建深度集成学习模型量化台风-滑坡灾害链对输电杆塔的影响，并利用积分梯度法揭示各类特征的相对贡献。算例分析表明，所提方法可提高灾害链环境下输电杆塔风险状态的判别准确性与鲁棒性，为新型电力系统防灾减灾体系的智能化升级提供了理论支撑与技术路径。