能源是一个国家的战略储备资源,是人民生活和经济发展的重要物质基础。随着人类对自然资源的大量开发利用,全球环境污染和能源短缺的问题也日益加剧,发展清洁、高效的能源已刻不容缓。在目前能源革命的环境下,分布式能源也得到了迅速的发展。微电网（Microgrid）是能源互联网的重要组成部分,它能将分布式电源、负载、储能设备以及电力电子装置组合成一个单元的形式连接到电网中,有效地促进了分布式能源的发展。冷热电联供系统（Combined Cooling Heating and Power,CCHP）能够通过辅助设备将冷、热、电多种能源循环利用,从而十分有效地提高了能源利用率。水循环算法（Water Cycle Algorithm,WCA）是一种受自然界的水循环过程启发所提出的算法,可以用来处理含约束条件的工程设计问题、求解微分方程和优化机械模型,目前已广泛应用于工程领域。但传统的水循环算法在收敛速度和精度上仍然存在一定的缺陷,所以本文提出使用一种针对蒸发速率进行改进的水循环算法（Water Cycle Algorithm with Evaporation Rate,ER-WCA）来求解微电网的优化配置和优化调度问题。本文首先将ER-WCA算法用于解决独立的单一供电型的微电网容量优化配置的问题,以总成本最低为目标,使用电转气设备消纳微网富余电力,提出三种不同的电能转化方案,并使用该算法求解模型。通过对三种方案中的经济成本、环境成本和微网弃电成本等多个指标进行综合分析,找出满足本算例的最佳方案。然后以最佳方案为例,使用经典的粒子群算法和遗传算法求解该方案,并将所得结果与其进行对比分析,从而验证ER-WCA算法解决此类问题的有效性。为了进一步测试ER-WCA算法的性能,本文再次将其应用于冷热电联供型微电网的优化调度问题的求解。此类问题的模型更加复杂、运行约束更多且存在多种能量的耦合关系,对算法的性能要求也更高。本文以系统总运行成本最低为目标,选取冬、夏季典型日,使用ER-WCA算法对冷热电联供型微电网模型进行求解,并分析了冬、夏季典型日各机组的出力情况。然后再分别使用粒子群算法、遗传算法、传统的水循环算法对该问题进行求解,并将所得结果与其进行对比。结果表明,使用ER-WCA算法求解模型时具有更好的性能,且能够获得更好的经济和环境效益,由此得出ER-WCA算法在处理微电网经济运行优化问题时更具优越性。