微网是目前国内外新能源控制研究领域的最前沿课题之—。微网将分布式电源与本地负荷系统地组成了一个整体,与分布式电源直接并网相比,结构灵活。本文对风光柴储微网系统的负荷预测方法和负荷控制策略进行了研究,创新工作如下：(1)针对微网负荷特性所具有的规律性及随机性的特点,提出一种将相似日与最近历史负荷情况相结合的负荷预测算法。该算法首先针对相似日数据,采用气象因子匹配系数量化其相似度,其次利用预测日类型的隶属度对相似度进行修正,修正后的相似日数据结合最近历史数据经滤波后生成灰色预测算法的输入序列,最后建立灰色模型GM(1,1)得到预测结果。结果表明相较于仅基于相似日或最近历史数据的预测算法,该算法的平均相对误差与均方根相对误差均较小,负荷预测精度较高。(2)对微网负荷控制策略的特性进行分析,建立以赔偿费用最小为目标的微网负荷控制策略,使用逐步经济切/并负荷法,综合考虑了负荷约束条件和单位赔偿费用这两个因素。首先根据节点负荷约束条件确定负荷优先级,然后在考虑各负荷单位赔偿费用的基础上,使用经济有效度指标来确定最佳切/并负荷点,并分析计算出最佳点的切/并负荷量。基于上面的负荷预测结果和负荷控制策略,完成了风光柴储联合发电系统负荷控制模型的建立和仿真,仿真结果表明,本文所设计的风光柴储联合发电系统负荷控制策略能够消除微网运行时的有功缺额,减小微网的负荷赔偿费用。