自2020年9月我国明确提出要在2030年和2060年分别达到“碳达峰”与“碳中和”的目标,意味着我国的电力系统迫切需要向新型电力系统转型,微电网是当前一种具有较强灵活性的能量管理单元,并且是目前比较友好的发配电系统,在能源互联网中扮演着非常重要的纽带角色,其作用无法替代。由于风、光电等新能源的不可调节性以及出力的不确定性,大大降低了电网的灵活性,且其分布式的属性也增加了电网调度控制的复杂性。当前分布式电源的类型越来越多,混合能源微电网的调度问题属于高维度、多变量、多约束的问题,其调度运行控制优化的研究也受到了越来越广泛的关注。针对风-光-气-蓄混合型微电网调度控制普遍存在的一些问题,本文提出如下研究内容:首先,综合考虑混合能源微电网基本结构,分别研究光伏发电、风电机组、微型燃气轮机、蓄电池、燃料电池等发电系统基本原理及数学模型,建立混合能源微电网运行结构模型;基于功率平衡、输出功率限值、爬坡速率、旋转备用容量、蓄电池运行等约束条件,建立电网运行风险系数、经济运行成本、污染物环境整治成本为目标的多目标优化模型;在成功经验和专家知识的基础上,结合调度激励机制构建基于策略驱动的混合能源微电网动态经济调度模型。其次,提出了一种基于分解约束的二代非支配排序遗传算法（Non-dominated Sorting Genetic Algorithm,NSGA-Ⅱ）优化算法（Decomposition Constrained NSGA-II,DC-NSGA-Ⅱ）,借助多目标分解技术对目标空间进行分解,得到若干个均匀的子空间,增强解的多样性;融入Pareto支配,为避免过度依赖参考点,分阶段在每个子空间内基于最小距离和锦标赛选择解,在生成新解的过程中加入了惩罚因子,保证目标与约束之间的平衡,保护靠近可行域且在边界稀疏区域的的非可行解,得到的新解能够使上一代的最优解特性得到充分保留,提高种群的分布性;采用测试函数对经典算法与所提算法进行比较,验证本研究所提出的算法能够有效改善解集的多样性以及收敛性。最后,利用本文提出的DC-NSGA-Ⅱ算法求解实例风-光-气-蓄混合型微电网模型,获取目标条件下的微电网下各微电源的出力计划,结合基于策略驱动的调度控制方法（Strategy-driven Dynamic Dispatch,SDD）与传统调度策略控制方法（Traditional Dynamic Dispatch,TDD）进行经济调度成本的求解对比,验证本文所提的调度控制方法能够综合考虑峰谷电价,调节储能单元与外部电网功率互补,优化电源出力,验证其控制策略的合理性及算法的有效性。