随着能源与环保问题的凸显,世界各国均提出并发展各自的智能电网(Smart Grid)。微电网作为分布式电源大规模接入电网的有效方式,而被认为是智能电网的重要组成部分。在微电网中,微电源多以可再生能演为主,其出力的不确定性,会使电力系统的负荷预测、规划与运行带来更大的不确定性,带来了很多微电网相关的优化与决策的问题,所以为了使微电网发挥更大的作用,开展以上微电网相关的优化决策问题的定量研究显得极为迫切。因此,本文对微电网规划及运行中涉及到的诸如,电力负荷预测、微电网优化配置、微电网的动态划分及电力系统的弹复性等问题进行了研究,主要包括如下一些内容：(1)查阅了国内外大量的期刊、专著、会议论文集、电子出版物等文献,对相关领域的研究情况进行了综述。首先总结了世界电力工业一百多年的发展历史；然后简要分析了作为智能电网核心部分的微电网在我国的应用前景,进而综述了微电网中应研究的问题,尤其对包括电力负荷预测、微电网的优化配置、微电网划分等优化决策问题进行了综述；最后对负荷预测中用到的主成份分析(Principal Component Analysis, PCA)、部分最小二乘法(Partial Least Squares, PLS)、正交信号修正(Orthogonal Signal Correction,OSC)等多元统计学方法的基本概念、主要改进和应用情况进行了综述。(2)应用PLS提取了对预测变量有很强解释性的主成份,建立预测模型,解决了最小二乘法因共线性问题造成回归模型解释性差、预测能力下降的问题。PLS回归预测模型中,自变量样本中含有很多与预测变量正交的成分,往往会造成模型的过拟合,降低了预测精度。为此,提出了用正交信号修正法去除自变量中与预测变量无关的成分,用较少的主成份建立PLS回归模型。提出了基于DPCA-BP神经网络的年用电量预测模型。针对PCA提取主成份时没有考虑数据的时序性的问题,用动态主成份分析(Dynamic PC A, DPCA)进行修正,并将得到的主成份作为神经网络的输入建立预测模型。为了验证预测模型的成分解释能力及预测性能,收集了辽宁省近年的用电量及影响因素的资料进行预测分析,算例结果表明两种改进预测模型都相应地简化了模型结构,具有更好的预测能力。(3)分别从微电源接入位置和容量两个角度分析了微电网对传统配电网潮流和系统网损的影响。建立了以网损最小为目标的微电网优化配置的数学模型,开发了变长度的整数编码策略的遗传算法进行求解。以IEEE69节点的配电系统作为算例进行验证,算例结果表明所提模型和算法可以有效地对微电网进行最优配置。(4)微电网划分问题是微电网在主网故障后带负荷自治运行的必要保障,提出了微电网划分的原则,建立了微电网动态划分的数学模型,并采用“搜索加检验”的思路搜索求解,为了验证模型和算法的可行性,以IEEE69节点的配电网算例进行仿真研究,算例表明本文方法有效地缩减了微电网的划分步骤,可以快速地形成微电网自治运行模式,减少停电面积。(5)提出了电力网络弹复性的评估准则,并分析了微电源的接入位置及数量对配电系统弹复性的影响,进而设计了一套定量化的电力网络弹复性测算方法。其本质是将负荷节点的弹复性表示为该节点能够得到分散的电源供电量与其用电负荷的比值,而网络的弹复性则为个负荷节点的弹复性的加权平均值。基于上述测算指标,进一步提出了配电网结构优化的计算方法。应用以上方法对7-母线配电网络的弹复性进行了测算分析和结构优化,结果表明微电源接在供电路径较短的位置时,系统的弹复性最大,反映了实际电网的恢复供电的能力。