当前的环境污染和能源危机迫切需要转变能源结构,加大可再生清洁能源的利用率,联供型微网正好符合这一需求和趋势。本文研究含风光互补微源的冷热电联供微网结构,对风电和光伏出力进行预测,使用改进的萤火虫算法对含风光互补微源的冷热电联供系统进行优化调度,得到了较好的经济性。本文完成的具体工作如下:首先分析当前清洁能源和联供微网的发展形势,针对具体应用环境,研究以电为主,以柴油发电机组作应急备用电源,充分利用风力发电、光伏发电能源的冷热电联供微网结构,同时对系统内的风电、光伏等出力单元进行建模。最后按最大限度利用风光微源的基本准则,以系统经济性最优为目的给出运行策略。其次考虑到风电和光伏输出功率的波动性和间歇性等不确定性,引出风电功率预测和光伏功率预测的必要性和重要意义。然后引入极限学习机,在综合比较ELM的改进方法后,选择PSOELM作为功率预测的方法。根据凉山州某镇集中式风光发电扶贫项目的数据进行训练和测试,给出测试数据的预测结果。分别用PSOELM、ELM和SVM对测试数据进行预测,以平均绝对误差、均方根误差和训练时间为指标进行性能评估。最后对萤火虫算法改进得到改进后的自适应萤火虫算法ADFA,将FA、ADFA和PSO算法分别应用到Sphere、Griewank、Rastrigin这三个标准测试函数中得到他们的寻优曲线,通过对比分析验证算法改进的有效性。接着给出本文联供微网结构的约束条件、目标函数和设备配置参数等相关数据,使用PSOELM方法对风电和光伏的输出功率进行预测并对预测结果进行了预处理。最后分别使用FA和PSO算法对文中所采用的含风光互补微源的冷热电联供系统进行调度优化,验证所提ADFA算法在含风光互补微源的冷热电联供系统的有效性,结果表明使用ADFA对含风光互补微源的冷热电联供系统进行优化调度可以在满足系统需求的前提下获得较好的经济性。