微电网作为一种稳定的分布式能源,既可以接入大电网并网运行,又可以在离网情况下孤岛运行,微电网接入电网时不仅可以保证电网的稳定运行,还能有效的提高可再生能源利用率。研究微电网技术,降低微电网的整体运行成本,建立微电网的能量管理系统尤为必要。论文主要针对光功率预测及光储柴微电网能量管理进行研究。首先,基于传统的RBF神经网络光伏预测算法,考虑光伏电站在实际运营过程中影响发电量的因素,增加组件选型、组件清洗频率等输入层数据对传统的预测方法加入校正,同时提出云图结合RBF神经网络的思想,通过更准确的地表辐射量进行光伏发电超短期预测,并通过实际工程案例验证了其准确性。接着,论文构建了磷酸铁锂电池、超级电容的复合储能模型,分析了复合储能的管理策略,确保磷酸铁锂电池一直运行在最优SOC区域,保障了储能系统的运行经济性。最后,论文研究了在并网和孤网运行模式下的能量管理策略,分析了光伏、复合储能、柴油发电机的发电运行特性,同时建立了光储柴微电网系统运行成本最低的目标函数,提出了不同运行模式下的管理策略,并通过遗传算法的求解得出最优调度控制模型,通过工程中的实际案例验证了论文中的管理策略不仅能对大电网削峰填谷,而且实现了在不同运行模式下的可靠经济运行。