太阳能光伏是可再生能源的重要组成部分,通常将其与储能装置组合成直流微电网的形式,但光储直流微电网设备的运行特性和控制方式各不相同,难以进行整体控制,所以根据功能不同将其进行分层控制。模型预测控制（Model Predictive Control,MPC）对多输入多输出的系统控制具有优势,适用于光储直流微电网的分层控制,但由于模型预测控制处于发展阶段,仍存在许多问题导致分层控制的效果欠佳。基于此,本文对基于模型预测控制的光储直流微电网分层控制策略进行研究,本文主要工作内容如下:首先,本文从直流微电网各设备的等效模型出发,对其进行控制方法的研究。在光伏阵列方面,采用粒子群算法结合扰动观察法进行最大功率跟踪控制,减少了跟踪的收敛速度和提高了跟踪的效率。在储能设备方面,由比例积分（Proportional Integral,PI）双闭环控制对储能系统进行充放电控制,使储能系统可以参与母线电压调节。以上对各单元的建模和控制方法研究为光储直流微电网的分层控制策略的实现奠定了理论基础。然后,针对光储直流微电网在接入脉冲负载时存在的直流母线电压的稳定性问题,本文提出使用非线性观测器和高木-关野（Takagi-Sugeno,TS）模型结合模型预测控制的控制方法。其中,非线性观测器对接入微电网的脉冲负载进行观测,并将其功率值反馈到模型参数中,以减少了模型参数对控制方法的影响。而高木-关野模型的使用可以修正隶度函数加权值,使预测模型在建立的规则内表示为线性,加快了控制器的求解速度。仿真结果表示,该方法能有效提高控制器的动态和稳态性能,与模型预测控制方法相比,减少了直流母线的稳态误差和加快了控制器的求解速度。最后,由于负荷需求和光伏出力真实值与预测值之间存在的误差,上层控制求解的优化值不满足实际约束,当其作为下层控制的参考值时,导致光储直流微电网出现功率不平衡的问题。针对该问题,本文提出基于前馈补偿模型预测控制的能量管理框架。该框架下通过使用前馈补偿的方式修正预测误差,并使用模型预测控制对包含经济指标的目标函数进行优化求解,其中,前馈补偿通过判断电池状态选择补偿对象为主电网或者蓄电池。仿真结果表示,该方法可以使光储直流微电网在保证稳定运行的基础上,提高整体的经济性,同日前调度相比,降低了每日的运行成本。