随着新能源的快速发展,微电网因其灵活性等诸多优点逐渐得到推广应用。微电网可以有效地解决大电网与分布式电源的融合问题,实现多能互补。另一方面,通过对微电网运行进行管理可以进一步提升电网的经济效益。因此,微电网的经济优化调度成为了微电网的研究热点之一。然而随着交通电气化的趋势,大规模的电动汽车入网（Vehicle-to-grid,V2G）将给微电网的安全经济运行带来了各种挑战。因此研究电动汽车入网后的微网优化调度具有重要的实际价值与理论意义。在此背景下,本文以环境经济调度问题为研究框架,针对大规模电动汽车入网的电力系统调度模型及方法进行优化,论文的主要工作如下:（1）首先研究微电网中各分布式单元发电的基本原理,建立了风力发电机和光伏电池的功率输出模型、储能电池的充放电模型和柴油发电机的功率输出模型。然后依据电动汽车的储能和出行的双重特性对电动汽车进行建模,将电动汽车分为两类:一类受制于用户的行驶习惯;另一类完全服从微电网管理,为完全可调度电动汽车。其次根据负荷的类型将负荷分为可调度负荷和不可调度负荷,并对可调度负荷中的可转移负荷进行数学建模。（2）根据每一个分布式单元的运行特性,提出一种考虑用户侧需求的微电网分级调度策略,将微网系统分为源荷级和源网荷级。在源荷级调度中,优先使用新能源出力,在考虑用户需求的基础上,利用储能、电动汽车和可调度负荷实现新能源最大限度的消纳和用户用电费用最低;源网荷级通过电网和柴油发电机的调度平抑主网联络线的功率波动,并利用电网消纳剩余的新能源,最大化微网系统的收益,最终实现发电侧和用户侧的利益最大化。并针对分级调度策略,给出每一级调度的目标函数和约束条件。（3）微电网的优化调度是一个具有多目标,多约束,多变量和非线性等特点的多目标求解问题,本文采用了基于分解的多目标进化算法（multi-objective evolutionary algorithm based on decomposition,MOEA/D）对该问题进行求解。通过介绍MOEA/D算法的优化原理和流程,从而针对MOEA/D算法全局搜索能力差和容易过早收敛的缺点进行改进,设计了基于多约束的初始化策略和基于最大适应值提升的取代策略,并得到了改进后的MOEA/D算法。最后利用改进后的MOEA/D算法求解微电网分级优化调度模型。通过算例仿真分别得到源网级和源网荷级的调度曲线,并对各调度单元的出力曲线进行分析,验证了微网分级模型的有效性。与此同时,通过将仿真结果与其他调度方案的结果进行对比,证明了分级调度策略和改进的MOEA/D算法的科学有效性,更具有实际应用价值。