可再生能源取代煤炭、天然气和石油等传统燃料来获取电力已成为当前社会发展的趋势。随着全球范围内可再生能源的不断开发,微电网技术因其能够实现对可再生能源的利用而得到蓬勃发展。微电网能量管理是实现可再生能源有效利用、系统经济运行的关键所在,因此本文对孤岛型、互联型微电网能量调度优化问题展开研究,主要研究内容如下:1、针对微电网中功率预测不准确的问题,本文提出了一种自适应补偿的功率预测方法,可以对光伏预测功率偏差进行识别与补偿。该方法采用改进k-means方法对数据进行分类,最小角回归算法对关键特征向量进行选择,并采用神经网络捕捉预测误差的特征;系统根据预测偏差的特性,采用历史数据与训练网络相结合的方法实现对预测误差的补偿,提高了可再生能源输出功率预测精度,进而提高了日前能量调度的准确性。2、针对当前微电网实时能量调度优化算法难以实现全局最优解的问题,论文提出一种实时能量优化算法,该算法能够同时兼顾优化调度结果准确性与最优性。同时,该算法建立了具有时间序列特性与滚动更新性能的功率预测模型。针对该优化中目标函数的非光滑性与解析集非凸性,采用等效变换与半正定松弛的方法将问题转换为光滑的凸优化问题,最后采用平均滚动时域控制方法与半正定规划相结合的方法对问题进行求解。并且该优化算法收敛性不受预测精度的影响,能够实现对微电网能量在线全局最优调度。3、针对互联型微电网中大电网与微电网、微电网与微电网之间调度时存在的能量耦合问题,论文提出了一种在线解耦优化算法。该算法采用交替方向乘子法对能量调度中的耦合约束进行解耦,采用软阈值算子方法对目标函数中具有时间耦合的问题进行求解;该算法通过引进松弛因子实现对所求解问题的凸变换,最后采用平均滚动时域控制方法实现在线能量优化调度。该算法对不同的微电网结构具有普遍适用性,可以实现互联型微电网的自治能量管理。