本文围绕着大型发电机失步保护进行了深入的研究，并完成了以下主要工作： 1.以两机系统为模型分析了系统振荡时定子侧电气量的变化规律。介绍了国内外失步保护的现状，并对目前所广泛使用的阻抗元件失步保护的动作特性进行了详细的分析，指出了传统利用定子侧电气量变化来反映失步的失步保护原理所存在的问题。 2.在Park方程的基础上，利用瞬时采样值一点算法，对发电机机端阻抗进行测量。该算法有效地解决了机端阻抗的实时测量问题。瞬时功率和视在阻抗的采样值一点算法具有约束条件少、数据窗短等优点。编制了基于此法的双遮挡器特性失步保护原理的相关程序，并进行了静模和数模实验，实验结果也证明了所采用方法的优越性。 3.提出一种基于大型发电机失步保护原理的人工神经网络(ANN)技术，该技术将目前广泛应用的失步保护原理与人工神经网络有机结合起来，充分利用两者的优点，对提高失步保护的可靠性做了一定的探索。整个判断过程既部分保留了目前广泛应用的阻抗元件原理又引入了ANN失步判断网络，从而提出一套完整的失步保护方案，大量的仿真计算也表明了算法的优越性。