Nghiên cứu này đề xuất phương pháp nhận dạng sự cố ngắn mạch trên lưới điện phân phối dựa trên một số thuật toán trí tuệ nhân tạo. 4 dạng sự cố ngắn mạch bao gồm ngắn mạch 3 pha, ngắn mạch 2 pha, ngắn mạch 2 pha chạm đất và ngắn mạch 1 pha được tạo ra tại các điểm trên lưới điện IEEE 15 nút, mô phỏng trên Matlab. Dòng điện và điện áp các pha tại đầu nguồn khi xảy ra ngắn mạch được gán nhãn làm dữ liệu đầu vào, trong khi các dạng ngắn mạch tương ứng được gán nhãn làm dữ liệu đầu ra. Trong số 8000 điểm sự cố được tạo ra, 70% dữ liệu được sử dụng để huấn luyện và 30% dữ liệu được sử dụng để kiểm tra. Kết quả nhận dạng cho thấy các thuật toán deep learning có thể nhận dạng sự cố trên lưới điện phân phối với độ chính xác lên đến 95%