随着“双碳目标”的提出,新能源消纳问题越来越受到社会各界的重视。微电网系统（MG）以分布式机组为主要发电方式,能充分利用可再生能源,有利于解决现有的弃风、弃光等新能源利用率低的问题。微电网的机组组合是在确保系统供电安全的条件下,通过确定各机组状态来达到整个系统最优的组合优化问题。然而微电网中的机组组合既要考虑众多的系统约束,又要兼顾各发电机组特性,现有的智能搜索算法虽然能有效求解,但仍存在全局搜索能力差、迭代信息共享能力弱等缺陷。本文首先提出了包含多种新能源的微电网模型。分析并比较了已有的风力发电机组、光伏发电机组、火电发电机组、蓄电池四种机组特性,研究四种分布式能源发电的基本原理,充分考虑环境变化的随机性与机组出力的可靠性,建立了四类微电网发电机组数学模型,并列出各机组自身的约束条件。然后在微电网中研究制定潮流约束条件。在明确微电网系统中的变量前提下,提出总能耗最优的目标函数,然后分析制定了微电网系统的潮流约束以及发电机组约束。在考虑新能源优先消纳、系统供电安全、发电机出力上下限、机组爬坡速率等实际情况的前提下,对系统的PV节点、PQ节点、平衡节点及相关约束条件作了明确,对微电网潮流方程进行了测算,使得微电网能够满足各项约束条件,具体有功率分布平衡、系统节点电压稳定等。最后提出了一种改进粒子群算法。围绕遗传算法、粒子群算法的求解流程和基本原理作了分析,对两者的异同点进行了比较,在粒子群算法中引入遗传算法交叉变异理念,提出了一种改进粒子群算法,以使得粒子群算法具有更强的全局搜索能力,并在模型中分别使用普通粒子群算法、改进粒子群算法进行求解,结果表明改进粒子群算法既确保解的可行性,又提高了求解的精度,取得了良好的效果。