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简述了电力系统相角的测量意义,总结了测量的传统方法及其分类;对人工智能算法中的人工神经网络进行了研究,针对其实际测量中所需面对的频率变动、谐波掺杂、噪声干扰等问题,结合人工神经网络具有非线性映射、鲁棒容错的特性,提出了基于BP神经网络的相角测量方法。用准确的波形―相角数据对网络进行离线训练,再用于实际波形在线测量出对应相角。对其进行了仿真计算,仿真结果误差较小,证明了方法的可行性。