能源危机和环境危机是目前全球共同面临的难题[1],微电网或许将成为解决危机的关键。微电网一般选用新能源作为动力来源,比如风电和光伏在微电网中得到了广泛应用。相比传统电网,微电网优势明显,其具有灵活、高效、环保的特点。伴随微电网的大规模发展,某个区域内多个微电网协同合作将成为一种趋势,此做法可大大降低运行成本,也可提升供电可靠性,缓解并网压力[2]。但是,微电网又具有一定的随机性,它的随机性来源于不可控电源容易受气候环境影响。因此如果单纯的考虑运行成本或者环境问题,其经济性明显不足。为解决此问题,本文主要研究了微电网的多目标优化调度问题,所做的主要工作如下:(1)介绍了微电网中常用的六种发电单元,包括风力发电、光伏发电、微型燃气轮机、柴油发电机、燃料电池、储能电池,并分别对这六种微电源进行出力模型分析。然后确定了三个目标函数:1)经济性;2)环保性;3)可靠性。同时对微电网系统的发电单元出力,功率平衡,与主网的交换功率等进行了约束,形成了一个较为完整的微电网优化调度模型。最后,分别给出了当微电网系统处于并网与孤网情况下的优化控制策略。(2)研究了微电网系统中,储能装置的运行策略。首先提出的是最传统的削峰填谷和调频运行的策略,虽然好操作,但是局限性大;然后,分析了较为常用的模糊控制策略,相比削峰填谷策略性能稍有提高,但是模糊控制法的实时性不强,不太适用于多目标优化的微电网调度。最后在剖析以上两种策略不足的基础上,提出了基于储能装置剩余容量的动态规划法运行策略,它弥补了以上两种方法的不足,比其他方法更全面,实时性更强。(3)通过设计粒子全局最优和外部档案维护的策略,改善了传统多目标粒子群算法分配负荷的能力[3]。又通过模糊决策[4]的方案来优化决策者对目标的偏好。基于此方式,提出了微电网多目标优化调度的改进算法。利用此模型算法可更好的预测微电网负荷的水平,风、光发电量。而且改进后的多目标粒子群算法可从非劣解中选出最优的调度方案。将此算法应用到典型算例后,在微电网并离网运行时,都得到了理想的仿真结果,证实了本文算法的准确性和可行性。与此同时,在并离网运行方式下,通过比较在三种蓄电池控制策略下(削峰填谷、调频,模糊控制,基于电池容量的优化规划控制策略)的运行情况,得出本文提出的动态规划法的蓄电池管理方法能使系统运行更加经济。(4)对三个目标函数进行模糊处理,使各目标函数达到最优,与单目标模型相比,更加符合实际运行情况,得出结论也是多目标模型比单目标可靠性更高,环保性更强,更具有实际应用价值。