分布式发电是微电网的主要组成部分,分布式发电间歇性、波动性以及大量电力电子装置接入给微电网电能质量问题带来了巨大挑战,针对现有的电能质量评估方法主观性大、综合性评估准确性差、未考虑微电网运行特点以及评估的后续控制效果差等缺陷,本文提出了基于活性锂含量的微电网电池储能系统可用容量预估方法,建立了基于电池储能的微电网电能质量深度置信网络评估模型,完成了电池储能系统在改进14节点微电网中的电能质量控制,并进行了仿真验证。首先,介绍了微电网中存在的电能质量问题,分析了电能质量评估及控制的经济意义与现实意义,总结了各种电能质量评估方法的现状及各自的优缺点,介绍并比较了传统的电能质量控制方法和以储能为基础的微电网电能质量控制方法的异同。其次,分析了微电网中不同方式的分布式发电所带来的不同电能质量问题,对比了微电网储能技术的各自优缺点,分析了电池储能在微电网电能质量评估与控制中的积极作用。再次,建立了 LiFePO4电池的电化学模型,在分析电池工作原理基础上建立了LiFePO4电池的等效电路模型,针对锂电池储能系统现有SOC预估方法的不足提出基于电极颗粒中活性锂的含量来进行锂电池SOC预估的方法,并建立了 SOC预估模型,通过与等效电路模型下的比较证明SOC预估方法的有效性。然后,提出用深度学习的方法对电能质量指标进行评估,建立了深度置信网络模型,搭建了基于深度置信网络的电能质量评估模型,并将电池储能系统SOC预估结果作为微电网电能质量评估的另一指标,建立了基于深度置信网络的微电网电能质量评估模型,并在MATLAB/Simulink环境中完成仿真验证。最后,搭建了 MATLAB/Simulink环境下的微电网改进14节点模型,对不同评估等级的电能质量进行了分级控制,通过虚拟同步机（VSG）方法实现微电网中电池储能系统控制,分析电池进行和未进行电能质量分级控制时,微电网系统在扰动下的电能质量,验证了电池储能系统在微电网电能质量分级控制中的有效作用。