将分布式发电(DG)引入到电力系统并将其组成微电网是未来电力系统的主要发展趋势。然而DG和微电网也将对电力系统带来负面的影响，如对电压分布、电能质量和可靠性、线路损耗和潮流阻塞和系统稳定性等。目前解决这些问题的主要方法有：微电网中DG的协调控制、采用储能系统和应用分布式FACTs设备等。由于FACTs设备中的统一潮流控制器(UPFC)具有调节电压、控制线路潮流、阻尼系统振荡、限制短路电流、补偿电压突降和进行无功功率补偿等功能，因此将UPFC引入到微电网中具有较大的实际意义。本文按照微电网的基本结构，构建了微电网仿真模型，介绍了微电网的组成和运行特点，介绍了可控和不可控的微电源，对于微电源的控制方式进行了分析，由于采用背靠背变流器对微电网进行潮流控制的性价比较低，本文提出采用统一潮流控制器来调节微电网的潮流。由于UPFC是微电网潮流控制的执行装置，如果要得到较好的微电网潮流控制效果，必须要解决其控制系统的问题，通过分析统一潮流控制器在微电网中的功率关系，得出统一潮流控制器是一个非线性强耦合的多输入多输出系统，本文采用模糊神经网络来解决其控制系统问题，首先介绍了模糊控制与神经网络的融合，给出了模糊神经网络的控制原理，接着给出了模糊神经网络的控制结构及网络结构和神经网络的学习算法，FNNC控制系统的算法。本文搭建了基于UPFC的微电网潮流控制的仿真模型，仿真结果表明UPFC能够方便有效地对微电网进行潮流控制。