近年来,化石能源匮乏和环境污染问题日益严峻,发展微电网技术是优化当前电力能源结构和贯彻低碳发展理念的关键措施。微电网能够有效利用可再生能源,与传统电网有机结合,可解决传统集中式电力结构带来的弊端。然而微电网结构复杂,存在协调控制困难、综合运行成本高等问题。微电网优化调度可对各分布式电源工作状态进行合理规划配置,管理负荷侧需求,从而减少综合运行成本和污染物的排放,因此微电网优化调度的研究具有重要理论意义和实际应用价值。本文首先分析了分布式电源工作原理和运行特性,在此基础上构建了微电网经济运行多目标优化调度模型,以模型运行成本最低、环境处理成本最低和亏电率最低为目标,考虑系统的动态功率平衡、分布式电源出力限制、储能充放等约束条件,提出了分时电价下的微电网并网运行策略。针对模型中多目标优化处理问题,采用模糊层次分析法确定权重,结合隶属度函数优化后的目标构成满意度指标,将多目标问题转换为单个综合目标求解,既保留决策者的偏好,又避免了主观因素对目标分析的影响。其次,针对传统粒子群算法参数单一不变,易早熟收敛和多样性缺失等缺陷,在传统算法的基础上引入线性递减动态惯性权重和自适应调整的学习因子,并结合混沌理论增强粒子的多样性和遍历性,优化了算法的收敛精度和速度。利用典型的Benchmark函数测试改进的混沌粒子群算法,仿真结果表明了改进算法的可行性。将多目标决策方法和改进的算法应用到微电网多目标优化调度的求解中,通过对比单个目标与优化后的综合目标下系统运行情况,验证了调度模型和多目标优化方案的合理性。最后,为进一步提高优化调度模型的经济效益和环保效益,对已构建的优化模型进行调整并引入碳交易机制和需求侧响应,构建含碳交易机制和需求侧响应的微电网经济调度模型。需求侧资源包含激励型可中断负荷和价格型中央空调负荷。模型以微电网运行成本、碳交易成本、可中断负荷补偿成本为目标,利用线性加权法对多目标进行处理,并采用改进的混沌粒子群算法求解模型。仿真算例分析了需求侧资源参与调度情况,对比了碳交易前后碳排放量和各目标成本变化,验证了微电网经济优化调度模型在低碳减排、节约成本方面的优势。