En este documento, se propone un método de control mejorado de doble red neural basado en un sistema multiagente para resolver el problema de calificar la desviación de frecuencia y la desviación de voltaje del sistema de microred debido a la distribución desigual de impedancias del circuito. Se construye un modelo de control del sistema multiagente de microred; se transforma el problema de operación de la microred en un proceso de toma de decisiones de Markov, y se establece el modelo de error de frecuencia del sistema de ajuste de control secundario distribuido. En el proceso de entrenamiento, se introduce el mecanismo de repetición de experiencia de prioridad para acelerar el retorno de recompensa de entrenamiento utilizando la experiencia de alta recompensa de retroalimentación, y se reducen el sesgo de frecuencia y voltaje del sistema de microred. Se establece el modelo de microred de isla aislada de topología de comunicación de suministro de energía distribuido, y se simula la estrategia de control de doble red neural. En comparación con el método de control de caída tradicional, el algoritmo de doble red neural propuesto en este documento estabiliza la frecuencia de la red en la frecuencia nominal y mejora la velocidad de convergencia. Los resultados de la simulación muestran que el método propuesto es útil para proporcionar recursos energéticos estables y de alta calidad para las empresas.