随着全世界范围内对智能电网研究热潮的兴起，为适应风电和光伏等间歇式新能源接入后随机性日益变强的系统环境，微电网要求发电调度控制系统从传统自动控制向智能化控制的迅速转变，以实现微网的新一代小型智能发电控制(SmartGeneration Control)，从二次频率控制的角度使得电网在动态随机环境下依然能保持良好的频率性能品质。本文首先通过研究分析各种分布式电源的发电特性，给出了风电、光伏发电、飞轮储能、小水电与微型燃气轮机的数学模型，并通过MATLAB搭建了含多种分布式电源与负荷的微电网负荷频率控制(Load Frequency Control, LFC)模型，其中小水电和微型燃气轮机为调频机组。通过将大型互联电网中的集中式自动发电控制(AutomaticGeneration Control, AGC)原理引入微电网，并结合基于折扣报酬模型的Q学习算法和Q(λ)学习算法，以及基于平均报酬模型的多步R(λ)学习算法，提出了两种孤岛运行模式下基于强化学习的AGC控制器集控式AGC控制器和分散式AGC控制器，以实现对微网的智能发电控制与频率调整。通过对集控式AGC控制器采用不同算法进行仿真，从仿真试验结果分析表明，与PI控制、Q学习和Q(λ)学习相比，R(λ)控制器具有更快速的收敛特性和良好的动态性能以及较强的模型适应性。与传统电网的集控式AGC控制不同，分散式AGC控制也是微网控制的一个可行的方向，通过建立各调频机组间的协调机制，设置协调控制目标，也能较好的完成调频任务。通过仿真比较分析表明，适当大小的权值系数是保证微网正常运行与满足协调目标的重要条件。