随着社会的快速发展和传统能源的逐渐枯竭,加上环境污染带来的国际环保意识空前高涨,可再生能源受到越来越多的关注。微电网作为智能电网的重要部分,能够协调控制各分布式能源满足用户需求以及解决可再生能源消纳等问题,已经受到高度重视与迅猛发展。风、光等可再生能源自身的波动性和随机性,给微电网的经济和稳定运行带来重大挑战。在并网型风/光/储微电网中对风机、光伏和储能的容量进行合理配置,不仅能降低微电网的建设成本和运维成本,还可以提高供电的自平衡性,以及改善运行的安全性。本文提出了基于改进多元宇宙算法的并网型微电网容量优化配置方法。首先,根据风机、光伏电池和蓄电池的输出特性,分别建立其出力数学模型。然后以微电网的经济性、可靠性和环保性为优化目标,构建了包含度电成本、可再生能源利用率和碳排放处理成本的并网型风/光/储微电网多目标优化模型,并采用层次分析法解决多目标权重分配问题,且通过强制评分思想确定目标之间的重要性程度,进而降低判断矩阵元素的主观性。同时,设置系统功率平衡、分布式电源出力、与电网交易情况和可再生能源利用率等方面的约束条件,以及建立包含自平衡率、失负荷率和弃风弃光率的微电网评价指标。另外,依据该优化模型,设计一种计及电网用电需求响应的运行策略来改善微电网运行状况,且通过综合考虑系统功率差额和储能电池荷电状态提高储能电池的使用寿命。随后,引入一种参数少、结构简单的新颖启发式算法—多元宇宙算法（Multi-verse Optimization,MVO）求解微电网容量配置。针对MVO存在的容易陷入局部最优和求解后期收敛速度慢等问题,提出一种含指数自适应增长型的虫洞存在概率,并利用混沌搜索的遍历性和莱维飞行策略的跳跃性来改善MVO的搜索方式,改进后的多元宇宙算法为混沌-飞行多元宇宙算法（CLMVO）。最后,以我国东部沿海某地区风光资源为例,分别讨论了政府补贴、分时电价和碳排放处理费用对优化配置的影响,MATLAB仿真结果验证了所提方法的合理性。提出一种基于CLMVO的微电网经济优化运行方法。首先,建立以微电网日运行成本最低为目标的优化运行模型,模型中考虑了与电网的交易成本、运行维护成本以及可再生能源发电政府补贴,并明确系统运行约束条件。提出一种基于分时电价背景的微电网经济优化运行策略。然后,在不同运行策略下,分别采用粒子群算法（PSO）和CLMVO实现微电网的经济优化运行。最后,通过MATLAB仿真证明了CLMVO的优越性和所提运行策略的经济性。