近几年,人类面临着能源短缺和环境恶化问题所带来的双重压力,随着压力的不断加深,人类寻求新的突破,即基于新能源的多源微网系统的研究越来越受到人们的重视。多源微网系统作为一种新型的供电系统,具有供电形式多样、可再生能源利用率高、环境污染小、运行方式灵活、供电可靠性高等优点。本文针对以风能、电解水制氢、氢氧燃料电池及煤制甲醇作为基础微源的一个多源微网系统,深入地分析和研究了系统的管理问题和模型预测控制方法。主要的工作如下:首先,在对各微源的运行特性进行分析的基础上研究其相应的数学模型。其次,针对风电出力具有可变性的情况进行研究,即为了更好的研究可变的风电出力对系统管理的影响,采用改进BP神经网络模型、改进GA-BP和改进PSO-BP组合预测模型对风电进行预测效果的对比分析,得出改进PSO-BP组合预测模型预测性能最好。然后,综合考虑新能源多源微网系统经济性及供电可靠性,针对该系统管理问题,提出MPC控制方法,以本地风能本地消纳最大,主网能量交互最小作为优化目标函数,基于MPC策略,搭建SSM预测模型,采用遗传优化算法进行滚动求解,针对系统在运行过程中所产生的干扰和预测误差,以引入反馈机制将其嵌入到MPC框架中的方式,再采用滚动时域法对系统干扰进行补偿,并给出了MPC策略实现过程。最后,以东北和荷兰某地区四季的实际测量数据为基础,进行了案例一、二分析,通过对系统在运行过程中的风电消纳效果进行比较,验证了所提方法能够有效减少交互电量,实现了本地风电的最大化消纳。