当前电力系统规模不断扩大，电网结构日趋复杂，传统继电保护整定计算方法面临计算效率低、适应性不足等挑战。本文提出一种基于人工智能与并行计算技术的大规模电网继电保护整定计算新方法，通过构建深度神经网络模型学习电网运行特性与保护动作规律，结合分布式计算框架实现整定参数的高效求解。该方法突破了传统逐级配合计算模式的局限性，显著提升了复杂电网环境下保护整定的准确性和计算速度。仿真结果表明，所提方法在保证选择性与灵敏性的同时，计算效率较传统方法提升80%以上，为智能电网建设提供了新的技术支撑。