本发明涉及一种基于鲸鱼算法优化极限学习机的微电网故障诊断方法，包括S1、首先搭建包含风力发电机、光伏电池和蓄电池的微电网并网运行仿真模型，并采集线路两端的三相故障电压信号；S2、选择db6小波作为小波基，根据小波包分析相关公式对仿真得到的包含A相、B相和C相的三相故障电压信号分别进行分解和重构，计算其能量熵得到共包含24个小波包能量熵的特征向量X＝[x1, x2, …x24]T作为数据样本；S3、利用鲸鱼算法WOA优化极限学习机ELM的输入权值和隐含层阈值建立WOA‑ELM故障诊断模型，将S2得到的数据样本带入WOA‑ELM模型进行训练和验证。利用BP神经网络、RBF神经网络和ELM建立诊断模型与WOA‑ELM模型进行对比分析，验证了WOA‑ELM模型的有效性和可靠性。
