在电力系统中继电保护发挥着至关重要的作用,但是传统的继电保护也有着许多不足的地方。三段式距离保护常常作为电力系统的主保护,尤其是应用于高压输电线路时,经常发生保护不动作的情况。随着我国智能电网的不断发展,超高压输电线路在电力系统中应用越来越多,同时,广域测量系统(WAMS)也在我国的电力系统中形成了一定的规模。针对传统的继电保护存在的问题,结合现代电力系统发展趋势,一种适应于未来智能电网的新型后备保护被提出——广域后备保护。广域后备保护有着保护范围广以及距离远的优点。这也使得广域后备保护会从保护范围内的各就地测量装置中得到大量的电气信息,因此,也给广域后备保护带来了一些问题:现有通信系统的通信能力有限,当电力系统的大量实时数据汇聚于广域后备保护的某一个决策单元时,有可能造成通信的延时甚至丢包。这对于一些保护要求较高的设备是不允许的。本文在前人大量实验研究的基础上,对上述问题进行了研究。首先,本文搭建了广域后备保护电力系统模型,将AHP层次分析法应用于广域后备保护中,按照被保护设备的重要性,将设备分为不同等级。不同等级设备的信息按其保护等级的高低依次上传到中心站的广域后备保护中,减少了通信延时和丢包情况发生的概率。其次,利用人工神经网络对上传到广域后备保护中的信息进行综合判断并识别出其中的故障信息。文章中利用MATLAB仿真软件搭建了电力系统模型,对电力系统在不同运行方式下的各种故障进行了仿真计算,用所得的大量仿真数据对人工神经网络进行了训练和检测。最后,利用电力系统及其自动化实验室中许继电气的后台监控系统(CBZ-8000),WXH-820系列微机线路保护测控装置以及GMX-600型故障试验箱进行35KV输电线路模拟故障实验。实验结果表明:人工神经网络对电力系统的正常运行状态信息和故障信息能够准确的识别。相关问题的研究拓宽了人工神经网络应用领域,促进了分层次广域保护系统可靠性等问题的解决。