本文针对微电网经济调度中存在的各发电单元能源利用形式及发电特性的不同以及如何同时评估系统运行成本和排放物惩罚成本对调度的影响等问题，对分布式发电单元的特点以及微电网经济调度模型进行了相关的研究。研究内容主要集中于对包含热电负荷的微电网环保经济调度模型的建立、多目标优化问题的方法的改进以及仿真分析智能算法在微电网经济调度中的应用。实现微电网的环保经济调度，关键是在充分考虑系统运行成本和排放物惩罚成本的基础上，建立相关的调度模型。本文研究发现，现有调度模型大多重点考虑了其中一种成本，不能充分反映微电网经济调度中所遇到的问题。因此本文在充分考虑以上两种成本的基础上，建立了包含热电负荷的微电网环保经济调度模型。研究分析表明该模型能较好地描述现实微电网环境。微电网环保经济调度问题本身是一个多目标求解的问题。传统算法只是简单的将多目标问题单目标化，现有文献多考虑某一种固定参数设置的智能算法，存在局限。本文对两种不同的智能算法—粒子群算法及遗传算法进行了对比研究。仿真结果表明，针对微电网环保经济调度问题，粒子群算法比遗传算法具有更快的收敛性；在使用粒子群算法实现环保经济调度时，参数设置是要充分考虑各个参数之间的搭配，才能取得更短的搜索时间、更快的收敛速度和更高的精度。