由于风、光资源具有波动性和随机性,发电难以控制,分布式电源直接并网,会引起电网功率的不匹配,最终会导致整个电网不稳定。微电网可以将分布式电源与邻近负荷组成小型低压发配电系统,从而解决负荷与可再生能源波动等问题。本文研究含风力发电微电网的需求响应规划机制,从而对微电网内有功功率进行优化。本论文主要研究内容如下:首先,基于用户效用与发电成本,构建可最大化社会效益的微电网有功功率优化模型。在目标函数中添加最小化线路损耗的优化项,以及潮流等式约束。从而优化模型的目标变为在满足潮流约束的条件下,最大化用户与供电效益,同时最小化线路损耗。利用二阶锥松弛对非线性等式约束进行凸松弛,从而将含潮流约束的微电网有功功率优化问题转化为一个凸优化问题。利用锥规划的原始对偶内点法,对其进行求解,得出其全局最优点。利用MATLAB中CVX工具箱,对其进行数值仿真求解。其次,在集中式求解过程中,系统含中心节点,该节点需掌握系统所有信息,从而导致计算复杂度非常大;同时,中心节点在计算中需掌握用户的效用函数信息,该行为会侵犯用户的隐私,从而降低用户的参与积极性。因此,本文提出利用预测校正近端乘子法对微电网有功功率优化问题与含潮流约束的微电网需求响应问题进行分布式求解,其拉格朗日乘子可看作是微电网的价格信号,通过该电价可协调用户用电量与供电商发电量。相关数值仿真例证明该分布式算法的有效性。最后,微电网中风力发电具有波动性和随机性,现今无法对风力发电量进行准确预测,该情况会给微电网的稳定经济运行带来风险。本文提出了利用信息差决策理论,对风电不确定性进行建模,从而,最大化风电可波动区间。当风电在该区间内波动时,供需双方的供用电决策,将保证微电网效益将始终大于其预期效益。相关理论研究与仿真结果验证了,对风电不确定性应用信息差决策理论的有效性。