Las microredes insulares suelen utilizar métodos de control de caída para la distribución autónoma de energía; sin embargo, este enfoque provoca desviaciones en la frecuencia del sistema cuando cambian las cargas comunes. Esta desviación puede eliminarse utilizando métodos de control secundario, pero la esencia de este enfoque es generar valores de compensación iguales a la cantidad de desviación para agregar al controlador, eliminando así las desviaciones de los valores nominales. Tal mecanismo puede lograr el mismo efecto ajustando los valores de referencia de potencia dentro del método de control de caída. Las referencias de potencia dentro del controlador deben ajustarse dinámicamente y están asociadas con variaciones en las cargas comunes. Por lo tanto, establecer una relación adecuada entre el ajuste de la referencia de potencia y los cambios en las cargas comunes puede lograr una mejor regulación de frecuencia, manteniendo la frecuencia del sistema dentro de los rangos de frecuencia nominales. Estos dos tipos de datos están correlacionados, sin embargo, debido a parámetros físicos, la relación entre ellos no está estrictamente fija en un sentido matemático. Por lo tanto, encontrar sus relaciones interconectadas utilizando métodos inteligentes se vuelve crucial. Este documento propone un método basado en una red neuronal superficial para lograr relaciones de ajuste. Además, para abordar las entradas de potencia con valores cero, se propone un método de mejora de entrada para evitar problemas potenciales de desvanecimiento de gradiente y aprendizaje ineficaz. Así, a través de una coincidencia precisa entre los comandos de potencia y el consumo de carga, la frecuencia del sistema puede mantenerse cerca de los valores nominales. Varios escenarios de simulación demuestran la viabilidad y eficacia del método propuesto.