直流微电网因高转换率及高清洁消纳率等优点逐步成为配电网的主要组成部分,但由于清洁能源以及负荷的不确定性,导致直流微电网的电压控制存在诸多问题,而电压是衡量系统稳定运行的重要指标。因此,本文研究在风速与光照强度不确定性下的直流微电网的电压控制策略。本文基于PID控制器开展了包含光伏、风电、储能以及直流负载系统的直流微电网电压控制的研究。通过分析微电网系统运行特性,首先建立了多能源直流微电网电压控制的数学模型,并基于直流微电网数学模型,提出了模糊PID控制策略以及改进粒子群的模糊神经PID控制策略。最后,所设计控制策略通过MATLAB/SIMULINK的仿真实验被验证其可以保证微电网系统电压稳定。本文的主要工作如下:（1）本文对风力发电系统、光伏发电系统、直流负载、交流系统以及储能系统的发电/用电特性进行分析,建立了直流微电网系统电压控制模型。基于变换器模型分别构建了电压的动态微分方程并对各个子系统设计了控制目标。（2）考虑直流微电网的实际运行要求,制定了符合直流微电网电压数学模型的模糊规则表,进而设计了模糊PID控制器。仿真结果表明,本文设计的模糊PID控制器既能保证微电网系统母线电压以及局部负荷供电电压稳定性,又能确保微电网电源、储能系统、局部负荷与主电网之间的功率平衡。（3）针对微电网动态运行特性,本文提出了基于粒子群的模糊神经PID控制策略,通过在线修正模糊控制器参数及优化网络初始参数保证了系统良好的控制性能。考虑神经网络初始参数影响控制器的控制性能,本文运用粒子群算法优化神经网络的初始参数,考虑传统粒子群算法在优化过程中易陷入局部最优以及收敛速度慢的缺点,改进了粒子群算法中速度迭代公式、惯性权重以及学习因子公式,提高了优化模糊神经网络参数的效率,实验结果表明,所设计控制器在电压控制中优于传统的PID以及模糊PID控制。