全球能源紧缺以及环境越来越恶化的情况下,微电网的研究与开发逐渐得到国内外的一致认可。微电网指的是一种能够将储能装置、分布式能源、负荷、能量监控装置、保护装置等集合成为一种能够自我管理、保护和控制的独立自治的微型电力系统。微电网内的负荷和分布式电源可以最大程度得到灵活高效的运用,并能够解决部分分布式电源并网的问题。微电网内的间歇式能源接入的不确定性、电动汽车等柔性负荷以及系统线路和设备的随机故障威胁着微电网的安全运行。针对这个问题,本论文以安全为基点,对微电网的电压安全问题进行讨论并对短时间尺度和长时间尺度内微电网的电压安全进行预测,研究结果对微电网的规划设计和保护控制有一定的借鉴意义。本文主要包含以下的工作内容:1.提出了微电网电压安全评估模型:针对微电网内公共连接点处的电压的历史异常数据进行辨识和处理,确保数据的有效性和完整性,再结合微电网内风机和光伏出力的波动性和间歇性的特点,基于电压安全评估指标算法,判定微电网是否处于安全状态。2.提出了微电网电压安全短时间尺度的预测模型:针对预处理后的微电网电压数据进行混沌性判定,判断微电网电压数据是否是混沌状态。在混沌的基础上,对数据进行状态空间重构,融合区间邻近点建立加权一阶局域微电网短期电压安全预测模型。3.提出了微电网电压安全长时间尺度的预测模型:将自动回归(Auto Regression)模型与RBF神经网络结合构成改进的RBF-AR神经网络模型,在融合区间邻近点的混沌时间序列加权一阶局域法和改进的RBF-AR神经网络预测模型的基础上,求解非线性微电网电压时间序列的组合有效度权系数来预测微电网电压安全。预测结果与单一的加权一阶局域法和RBFAR神经网络模型的预测结果比较,得出了组合模型对安全预测有更好的稳定性与降低单一模型的风险能力。