本发明公开了一种分布式低碳能源站健康状态预警预测方法，包含分析分布式低碳能源站状态信息，采集分布式低碳能源站状态量数据；运用孤立森林算法对采集的状态量进行检测，筛选出异常的状态量数据；运用随机森林算法对异常的状态量数据进行修正；计算状态变化量，并结合现行状态量，确定分布式低碳能源站的运行状态分类方法；采集分布式低碳能源站的状态变化量、状态量以及运行状态，对广义回归神经网络PSO‑GRNN模型进行训练；根据分布式低碳能源站新生成的状态变化量和状态量，不断修正广义回归神经网络PSO‑GRNN模型。本发明提供的分布式低碳能源站健康状态预警预测方法，有助于对分布式低碳能源站健康状态未来运行状态进行预测，具有良好应用前景。