在能源需求和环境压力持续增加的大环境下,随着热电联产、电转气（power to gas,P2G）等技术的迅速发展,提高能源的利用率、增强不同能源的耦合能力成为了科研热点。微电网是一种耦合系统,它在生产、传输与消费过程中存在多种类型的能源。微电网具有需求侧响应快速及时和可以满足负荷的多种需求等优点,并以多能互补运行的方式提高能源的综合利用率。本文在总结了微电网优化调度和需求响应研究现状后,鉴于现在的研究较少涉及需求侧多种类型负荷的可调度性的问题,研究电热多负荷综合需求响应,具体的研究工作如下:首先建立含风电机组、热电联产机组、P2G设备、燃气锅炉、电锅炉、蓄电池、电热负荷的微电网架构。建立各设备的模型,并分析了它们的运行特性。以经济成本、环保成本为目标函数,考虑多种约束条件,建立微电网优化调度模型。以电热负荷波动率最小为目标函数,对电力需求响应,采用电量电价弹性矩阵和用户满意度约束建立用户对分时电价的响应模型。对热力需求响应,考虑热负荷的感知模糊性并釆用自回归滑动平均模型来描述热负荷的热惯性。综合需求响应的结果实现了削峰填谷,平缓负荷波动的效果。针对标准的NSGA-Ⅱ算法存在搜索范围有限和收敛速度较慢等问题,采用一种改进交叉算子和改进自适应变异算子的NSGA-Ⅱ算法,并通过标准测试函数和性能评价指标两方面验证了改进算法的优越性。基于负荷及风电出力的不确定性,引入模糊机会约束规划,建立模糊机会约束条件,并采用清晰等价类将其清晰化,采用改进的NSGA-Ⅱ算法来求解调度模型,筛选Pareto最优解集得到最优折衷解。研究了不同置信水平对成本的影响。选择最优置信水平,在是否考虑需求响应或加装P2G设备的4个情景下进行比较并研究了P2G设备容量变化对结果的影响。最后分别用三种算法求解调度模型并得到了相应的Pareto最优前沿,结果证明改进NSGA-Ⅱ算法相比其他两种算法求解的结果更为高效,经济。通过算例验证了所建模型的有效性。