随着全球社会对能源和环境保护的重视程度不断提高,而社会对电能的需求越来越大,能源结构转型成为了能源变革的重点,于是包含可再生能源的微电网系统得到了广泛的发展。然而可再生能源具有随机性和间歇性,需求侧具有不确定性,难以保障供给与需求之间的平衡,无法保障微电网安全经济的调度。为了解决微电网内可再生能源与需求侧的不确定性,提升可再生能源的利用效率,微电网可以安全、经济且环保的运行,本文的研究内容如下:（1）建立了包含风力发电机（WT）、微型燃气轮机（MT）、燃料电池（FC）、储能装置（BT）和电动汽车（EV）的五端出力装置的微电网系统,构建了其数学模型,并利用蒙特卡洛法对电动汽车的负荷曲线进行了模拟。为了解决风力发电机和需求侧的不确定性问题,通过标准粒子群算法（PSO）优化反向传播网络（BP）,提出了PSO-BP组合模型对风电功率和微电网负荷进行短期预测,仿真结果表明PSO-BP算法在预测方面的优越性。（2）针对微电网的经济调度和节能需求,促进可再生能源完全消纳,本文综合考虑微电网的经济性和环保性,建立了微电网的目标函数;在考虑微电网供需平衡约束、功率限制和电池容量状态等约束下,给出微电网的能量调度策略。（3）最后本文以一个微电网系统的典型日为例,利用二人零和博弈模型对多目标的权重进行确定,仿真结果证明本文所用的权重确定法可以得到多目标的最佳权重系数;在最佳权重的基础上,用自适应粒子群算法求解微电网多目标运行下的机组最佳出力,结果表明本文的自适应粒子群收敛速度快,得到的适应度值还低,验证了本文算法的优越性。综上所述,所用的预测算法解决了微电网调度中的不确定性问题,所用的权值确定方法和寻优算法也有较高的效用,提升了微电网的经济性和环保性。