传统的用于发电的能源都是不可再生的,每次使用都会让能源变得越来越少,从而引起全球性的能源危机,并且这种危机也越来越严重。另外,传统能源在使用过程中通常会排放出污染气体,这也使得生态环境变的越来越差。因此,人们开始探索使用清洁的可再生能源进行发电。生活中经常见到的可再生能源就是风能和太阳能。为了能更好的对它们进行管理利用,就产生了微电网。本文基于经济模型预测控制理论,重点研究了如何处理微电网中的不同新能源设备的综合经济性,实现经济优化。本文主要完成了以下几个方面的内容:首先,本文对微电网发电系统进行了深入的探索。微电网是一种新型电网,在一定程度上可以看做是传统大电网的微型版。但是,与大电网最为不同的是,微电网的发电能源通常是采用分布式的可再生能源。因此它在很大程度上缓解了能源危机,减小了对环境的污染。其次,本文提出将经济模型预测控制用于微电网的顶层控制。计算了微电网在经济优化调度下的各分布式电源的功率输出最优给定值。为配合经济模型预测控制的应用,建立了适用于经济模型预测控制算法的微电网离散状态空间模型。然后又建立了微电网经济调度优化模型。最后,由于微电网包含的风力发电机和光伏发电机都是利用间歇性能源发电的,它们的输出功率具有一定的波动性,给制定微电网的发电计划带来了很大的难度。所以本文进一步考虑了风速和光照强度的预测误差,将风力发电机和光伏发电机的输出功率波动转化为微电网系统的备用容量,将备用容量需要的经济成本加入微电网系统经济调度函数,构建了带有机会约束规划的微电网经济调度模型。然而,传统的机会约束在转化为确定性约束的过程中需要求解反函数,难度比较大。因此,本文使用序列运算理论,在不用求解反函数的情况下,把机会约束转化成了对应的确定性等价类,降低了计算难度。