在如今试图构建全球能源互联网的电力系统运行模式大背景下,分布式电源得到越来越广泛的发展和应用,针对分布式电源大量接入大电网对生产运行造成较大影响的问题,越来越多的研究针对并网运行模式下经济负荷的协同分配问题。一直以来经济调度问题就是微网运行优化、合理配置中的重要一环,对微电网在电力系统中应用、推广、研究、进步起到举足轻重的影响。本文首先描述了微电网的基本概念,微电网与智能电网的关系,给出了本文的微电网模型框图和计及光伏发电、风力发电随机性的微电源、储能装置、大电网和负荷的数学模型。详细描述其发电、耗电原理,功率及约束条件和受环境等因素的影响。其次,从置信区间角度描述光伏机组及风力发电机组运行出力的随机性和不稳定性,建立基于置信水平的机会约束优化调度模型,以期运行成本及环境成本最低。采用改进的多目标粒子群算法对模型进行求解,通过实际算例仿真求解,对比出优于常规多目标粒子群的考虑置信区间随机性、稳定性的微电网环境、经济调度方案,使得微电网运行中经济成本、环境成本最低,仿真结果表明,与常规多目标粒子群相比,综合成本可下降7.53%。可见,建立基于置信水平的机会约束优化调度模型并采用改进的多目标粒子群算法对其求解可有效节省综合成本,提高协同调度效率。该研究为实际工程应用提供有效的理论依据。最后,详细阐述了计及经济成本、环境成本、系统运行风险程度的多目标微电网协同调度模型,采用“栅格拥挤度排序”的多目标粒子群算法进行求解,同时针对迭代末期最优方案出现次数不确定易漏选的问题,建立双层模型,在下层采用组合赋权决策算法,求得最优协同调度方案。该研究对实际经济调度问题提供了更好地处理方案,为实际工程应用提供理论依据。