一种基于轻量级神经网络的电能表失准在线诊断方法，属于智能装置检测技术领域，解决如何提高电能表失准诊断的准确率并降低算法运行给电能表带来的负担的问题；本发明根据最大小波系数能量的原则实现自适应小波基函数选取，增强小波分解的适应性，同时利用小波分解对数据进行噪声的有效去除，提高了数据的准确性，降低了数据对神经网络运行结果的影响，利用轻量级神经网络实现电能表失准的自动化诊断，加快了算法的运行速度、训练速度以及收敛速度，降低了算法运行对CPU运行的负载；同时，能提高电表失准诊断准确率、减小电能表运行资源占用，能够满足现代智能电网对实时监控、高效运维和智能化管理的需求。