可再生能源、储能系统、负载、辅助热发电系统有机结合所组成的微电网成为未来智能电网中最具前景的组成部分之一。在这种组合结构下,可再生能源的使用及利用率能够得到极大的提升,并且减少了远距离电能传输成本和损失,是应对全球能源、环境危机最理想的解决方案之一。在微电网的能量管理系统中最重要的问题是:如何通过控制与优化使得微电网在尽可能提高可再生能源的利用率、降低火电的使用的同时,保证系统应对可再生能源及负载不可预测扰动的鲁棒性,以及保证发电质量的可靠性。本论文研究并提出了三种微电网能量系统的模型预测控制方案,并且在存在有界扰动的并网微电网的仿真模型上设计并实现了三种控制算法,分别是确定性等值模型预测控制、最差情况模型预测控制以及近似闭环模型预测控制。微电网模型预测控制的每个采样时间内最优控制决策由在线优化的混合整数二次规划求解得出。通过数值仿真研究案例分析三种控制方法下的微电网的运行性能并比较其控制性能的优劣。分析结果显示,相比较于确定性等值模型预测控制,最差情况模型预测控制能保证微电网的安全运行,保持较高的可再生能源输入及较少的火电的使用,但其优化策略具有一定的保守性;近似闭环模型预测控制方案降低了最差情况模型预测控制算法的保守性,能够使微电网更经济稳定安全运行,提高可再生能源的利用率,并能够与大电网形成良性合作,具有很强的实用性、鲁棒性,能够有效提高了微电网运行性能。