随着社会的发展,科技的进步,人们对电能的需求也越来越大。传统的发电方式是通过化石燃料的燃烧,化石燃料会产生很多污染物,导致环境日益恶化。因此以可再生能源为主要发电的微电网系统被人们所提出,并得到了快速的发展。虽然微电网的提出为解决能源危机和环境问题提供了方案,但由于微电网的技术尚不成熟,其自身存在许多问题,例如:分布式电源供电不可靠、可再生能源利用率低以及微电网系统运行成本较高等一些问题。针对微电网存在的一些问题,本文提出了一些方法和策略来改善微电网在运行时出现的一些问题。具体工作如下:首先,分析了光伏发电的主要影响因素,对BP神经网络算法进行了改进,采用改进的BP神经网络算法对光伏发电出力进行了预测,为微电网的优化调度提供了数据。然后,介绍了微电网的基本结构并对各分布式电源建立了数学模型,以经济性和环保性为目的,建立了孤岛型微电网优化调度的目标函数和约束条件。提出了微电网在孤岛运行时的优化调度策略,运用改进的遗传算法对模型进行了求解,通过仿真算例验证了算法和模型的有效性,得到最终的优化调度结果。最后,以孤岛型微电网的优化调度为基础,建立了并网型微电网的目标函数和约束条件,提出了两种微电网在并网运行时的优化调度策略,分别对两种策略进行了仿真算例分析,得到了最终优化调度结果,并与孤岛型微电网的优化调度结果进行了对比。综上所述,本文对光伏发电功率进行了预测,提供了微电网优化调度的有效数据,分别以孤岛型和并网型的优化调度策略进行了仿真算例分析,得出最终结果对比。以两种不同策略下进行并网型微电网的优化调度,并对优化调度结果进行了对比分析。