本申请涉及一种微网电力控制方法，微网包括发电装置、负载以及储能装置，包括：建立发电装置的状态量模型，发电装置的状态量模型采用随机微分方程形式；建立负载的状态量模型；建立储能装置的状态量模型；建立微网的电价的状态量模型；根据发电装置、负载、储能装置以及微网的电价的状态量模型，获取微网的状态向量以及目标函数；将状态向量的各个分量以及时间作为观测参数值，输入神经网络进行学习训练，直至目标函数的控制器的控制效果达到预设效果；输入实际的观测参数值，且根据完成训练的神经网络产生电能交易策略。本申请可以使得控制器的控制效果较为准确，可以使微网期望收益最大化，符合电力市场交易的目标。