大力发展分布式发电(Distributed Generation, DG)技术能有效缓解能源枯竭及环境污染问题。然而,DG具有的间歇性、多样性及复杂性等特点成为了限制其大规模发展的重要因素。微网(Microgrid)将多种DG组合起来,成为了集中式供电方式的有力补充,有效地提高了供电可靠性和能源利用效率。除此之外,低碳能源消耗观念促使电动汽车(Electric Vehicles, EVs)快速发展。但是,由于其动态特性,EVs集成到传统电力网络将带来一定的技术挑战。本文针对微网能量管理问题,主要研究内容如下：(1)根据汽车用户的出行习惯和行驶特性建立了电动汽车接入电网时间和日行驶距离的数学模型,并利用拉丁超立方采样技术和同步回代场景削减技术建立含风电随机性的风力发电数学模型。在此基础上,我们提出了三种调度策略：寻谷、可中断以及变速率调度策略,其目标是增加随机风电的利用率、改善微网内部电能供求的匹配度以及提高电动汽车车主的满意度。(2)针对电动汽车能量的双向流动性,提出了包含电动汽车的热电联供型微网的经济调度策略和模型。该模型不仅考虑了微网内各机组的发电特性,而且计及了它们的开停机、爬坡、出力等约束条件和分时电价的影响。选取了某具体微网不同季节典型日下的热(冷)电负荷,采用变惯性权值的粒子群优化算法给出了在总成本最低及污染物排放最低两个目标值下的各个微源的最优出力组合；另外,着重分析了电动汽车不同充电策略的经济性。根据算例结果总结了包含电动汽车的热电联供型微网在不同目标值下的经济运行特性,表明该模型的合理性,以及采用合适的电动汽车充电策略不仅可以实现对电负荷的削峰填谷,而且还可以给电动汽车车主带来可观的收益。