近年来太阳能、风能等新能源以分布式电源的方式实现大规模并网,向电网提供电能。在分布式光伏发电中需借助逆变器将直流电转换为交流电输送到电网或交流负载,当微电网独立运行时,由于没有大电网为微电网提供电压和频率补偿,因此需要控制微电网中并联逆变器以确保微电网内电压和频率的稳定。而并联逆变器运行中存在与公共母线之间的线路阻抗不一致、功率器件参数变化以及负载突变等因素,会导致微电网系统产生环流、逆变器输出功率不能均分和微电网运行频率产生波动等问题。本文针对微电网中逆变器并联系统,将强化Q学习算法与下垂控制方法、虚拟复阻抗方法进行结合,对并联逆变器之间的环流抑制、功率均分和频率控制开展了研究。首先,针对逆变器并联环流问题,基于下垂控制方法,对三相电压型逆变器进行建模,设计下垂控制器的功率模块、电压电流双闭环模块并搭建两台逆变器并联系统。设计仿真实验,测试线路阻抗相同情况和线路阻抗不同情况下垂控制方法对逆变器并联系统环流的抑制效果。实验结果表明,下垂控制方法对线路阻抗相同的逆变器并联系统具有较好的环流抑制效果,但是对线路阻抗不同的逆变器并联系统环流抑制效果不佳。其次,针对下垂控制方法在线路阻抗不同的情形下环流抑制效果不佳和无法均分并联逆变器输出无功功率的问题,本文提出虚拟复阻抗方法,在下垂控制方法中引入虚拟复阻抗,实现对逆变器输出线路阻抗的补偿,并设计仿真实验,验证了该方法的可行性。考虑到实际应用中线路阻抗参数不可知,而虚拟复阻抗方法应用的前提是已知线路阻抗参数,本文将强化Q学习算法与虚拟复阻抗方法进行结合,实现逆变器输出线路阻抗的补偿,达到并联逆变器环流抑制和功率均分的效果。仿真实验证明该方法的有效性。最后,针对微电网频率控制问题,本文提出了一种基于强化Q学习的频率控制方法。在采用下垂控制方法的并联逆变器系统中,频率会受到负载波动的影响。本文将Q-Learning算法与下垂控制方法进行结合,对并联逆变器额定输出有功功率进行补偿进而调节微电网频率,实现微电网频率的控制。最后模拟仿真实验的结果表明该方法具有较好的频率控制效果。