本发明提供了一种基于可信隐私计算的微网并网控制隐私保护方法，具体包括：第一个阶段，从信息流的角度，提出电网、微网聚合商、微网三层结构。并在此结构基础上提出上层对下层的安全监控机制，从而形成节点间信任链。利用可信计算技术，实现各节点自身状态安全，各层间交互可信，满足微网稳定并网的安全需求。第二阶段，将可信计算和隐私计算进行结合，在可信计算保障各节点自身可信和交互可信的前提下，采用联邦学习让各微网仅仅将训练的模型参数上传至微网聚合商，为防止出现信息“孤岛”的同时，保护了各微网本地数据隐私，并且结合密码学中的匿名签名与验证技术，有效保证模型参数机密性和完整性的同时保护了模型参数发送方身份的隐私性。