随着能源危机的加深和环境问题越来越突出,对清洁能源的开发和利用越来越急迫。以风能、太阳能等绿色、清洁能源为主的分布式能源发电技术也得到了快速的发展。分布式能源发电可以有效的集成微电网,微电网充分发挥了多种能源发电的优势,能够在并网状态和孤岛状态灵活运行。当微电网系统接入大电网时,提高了电网供电的供能质量和供电的安全可靠性。但是由于风力发电和光伏发电的波动性与电源的多样性,各个分布式能源发电单元在微电网中的出力优化调度问题是一个复杂的技术难题。微电网系统中各微电源的出力优化调度问题是多变量、多约束的非线性优化问题。传统优化算法无法优化出相应结果,智能优化算法因其独特的优化方式和优秀的优化效果在微电网的调度运行领域得到了广泛的应用。在智能算法中,粒子群优化算法因收敛速度快、设置参数少、收敛精度高等优点应用最为广泛。但也存在早熟早收敛的缺点,本文针对此缺点在标准粒子群优化算法的基础上提出改进,通过对种群进行均等随机分三类,分别进行全局搜索、局部搜索、协同全局和局部搜索,达到分工搜索、协同优化的效果。构造了一种改进的粒子群优化算法—多种群粒子群优化算法,并用标准测试函数对该算法的有效性进行了验证。本文建立了微电网优化运行调度模型,微电网系统微电源包括风力发电、光伏发电、微型燃气轮机、燃料电池、储能装置,并介绍了微电源相关的发电原理。提出了以运行的综合效益最大化为运行调度的目标函数,制定了微电网在孤岛运行和并网运行时的调度策略,并制定对应的约束条件。采用本文改进的算法—多种群粒子群优化算法对微电网中的数学模型进行求解,确定各个微电源在满足约束条件下的出力功率,通过算例分析进行验证本文提出的改进算法的正确性和对微电网系统优化调度的适用性。