自适应继电保护是二十世纪八十年代提出的一个研究课题，自适应继电保护可以定义为能根据电力系统运行方式和故障状态的变化而实时地改变保护性能、特性或定值的保护。本课题的主要研究内容是自适应电流保护，利用自适应的原理克服传统电流保护的缺陷，提高保护动作的灵敏性和可靠性。 传统的过电流速断保护，普遍存在受系统运行方式变化的影响的问题，必须根据在最不利的系统运行方式下的整定进行计算，才能保证保护的选择性动作，其结果是在其它运行方式下（包括主要运行方式）保护的动作性能变坏，保护范围变小，有时甚至使保护动作失效。 本课题的研究方法，就是利用多层前向人工神经网络实现电力线路过电流速断保护，利用EMTP电力系统仿真程序对电力系统各种运行方式和故障情况进行仿真计算，获得人工神经网络的充分的学习样本，采用前馈人工神经网络的反向传播学习算法，对网络进行训练，最终获得实现继电保护功能的网络，并用仿真程序对其进行检验，得出最终的识别结果。 本文进行的研究表明，基于人工神经网络的自适应电流保护是可行的。它解决了传统电流保护的保护范围随着系统运行方式及故障类型的变化而变化的缺点，不但满足继电保护的“四性”要求，而且具有更好的准确性及快速性。