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摘要。本文介绍了机器学习技术的新颖使用，以识别分散能源系统领域内可再生微电网中的故障。该研究研究了机器学习模型在识别动态和可变微电网环境中异常的有效性。它利用一个综合数据集，其中包括太阳能，风能和水力发电，能源存储状态和故障指示器等参数。调查表明，与常规的基于规则的方法相比，在识别故障的识别优势方面具有94％的精度，这表明了机器学习的优越性，该方法的准确率为80％。精确度和召回措施强调了机器学习模型的均衡性能，降低了误报和假否定性，并保证了精确的问题检测。断层对微电网效率的影响大大降低，在断层情况下仅记录了2％，这表明模型维持有效的能量供应的能力。一项比较研究表明，与常规技术相比，准确性提高了14％，强调了自适应和数据驱动方法在识别复杂的断层模式方面的益处。灵敏度研究验证了机器学习模型的弹性，证明了它们适应不同设置的能力。模型的实际应用通过模拟
可再生微电网中故障检测的机器学习方法
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