El reciente aumento en la adopción de energía renovable ha mejorado la tasa de penetración de equipos electrónicos, lo que ha llevado a un mayor riesgo de oscilaciones de banda ancha. Los sistemas existentes de medición de amplia área se centran principalmente en fasores fundamentales, que no pueden monitorear efectivamente las oscilaciones de banda ancha. Este estudio presenta un método preciso de monitoreo de oscilaciones de banda ancha basado en redes neuronales de función de base radial (RBF) y transformada Taylor-Fourier (TFT). Primero, se utiliza la transformada discreta de Fourier para obtener una estimación preliminar de la señal de oscilación, y luego, se adopta TFT para obtener una estimación precisa incluso bajo condiciones dinámicas. Para reducir la carga computacional de TFT, se utiliza una red neuronal RBF para la estimación de la intensidad de ruido, que determina de manera adaptativa la longitud de la ventana. Finalmente, el método propuesto se verifica con datos sintéticos y los datos de campo recopilados de Guyuan y Hami, China. Los resultados experimentales muestran que la red neuronal RBF tiene un excelente efecto de eliminación de ruido. Cuando la relación señal-ruido es de 45 dB, el error máximo de fasor general y el error máximo de frecuencia son del 1% y 0.01 Hz, respectivamente. Por lo tanto, se espera que sea útil para los sistemas de monitoreo de próxima generación.