一种基于TCN-SA-BiLSTM模型的微电网故障诊断方法及系统

一种基于TCN‑SA‑BiLSTM模型的微电网故障诊断方法及系统，涉及微电网故障诊断领域。解决了传统故障诊断方法在小样本情况下精度不足、难以有效提取时序特征差异的问题。本发明所述的方法结合元学习思想，利用TCN‑SA‑BiLSTM模型实现高精度故障诊断。通过小波变换和离散傅里叶变换对光伏微电网信号进行适配性处理，构建多维度时频域特征集；采用融合自注意力机制的TCN模块提取多尺度时序特征，自适应学习关键故障信息的权重；利用BiLSTM模型捕捉时序依赖关系，实现故障类型的精准分类。本发明通过元学习方法优化网络结构和参数调校，显著提升模型在小样本条件下的诊断精度和泛化能力。本发明还适用于微电网等对可靠性要求严苛的场景。