目前微电网短路故障诊断由于信号传递和继保设备误动失灵等原因,会使故障警报信号出错,继而造成诊断过程冗长,诊断结果准确率下降,这对微电网故障排除与日常维护造成困难。首先给出一种改进型因果时序网络(Improved Temporal Cause-effect Network,ITCEN)微电网故障诊断方法,根据微电网过流保护设备安装位置进行建模,解决微电网运行状态转换带来的拓扑结构变化问题;然后通过故障警报信号0-1值及矩阵运算进行推算,根据无主断路器判断因子η、保护及断路器状态因子?和区域判定因子?,快速确定故障区域,排除无主断路器的影响和正常保护过程的冗余运算,减少不必要的时序一致性分析,通过降维缩短逻辑推理过程并给出准确的诊断结果。然后给出一种自适应PSO-BP(Particle Swarm Optimization-Error Back Propagation)神经网络算法,通过自动调整参数训练神经网络,提高运算与收敛速度,并与ITCEN建立适应于微电网并网与孤岛两种运行状态的诊断模型配合使用,通过事故集合对故障结果进行纠正。最后通过算例验证改进型因果时序网络算法的正确性,再通过辽宁某地微电网实例,结合PSCAD与MATLAB软件进行改进型因果时序网络与自适应PSO-BP神经网络的微电网故障诊断。