为减少化石燃料的使用和有害气体的排放,利用环境友好能源的分布式发电(distributed generation,DG)成为各国研究的焦点,中国也已经把发展可再生能源放在了重要的地位。而微网作为分布式电源并网的一种有效的途径,近年来受到广泛研究,其中微网的优化运行成为研究微网的重要课题之一。鉴于很多分布式发电方式具有间歇性、波动性的特点,利用微网技术对DG进行管理和利用已经受到国内外的广泛认可。DG和微网技术不但是一种有效利用可再生能源的方式,而且还具有一些其他特征:使偏远地区电气化的实现更加经济;对大电网供电的薄弱地区进行能源补充,甚至在某些情况下可以为大电网提供备用等。本文提出微网同时提供有功和无功,并将发电成本、环境成本和电压波动幅度作为优化目标建立优化运行模型,基于模糊优化理论,将多目标优化运行问题转化成非线性的单目标优化问题,并运用改进粒子群算法对所建模型进行求解。与传统的只计及发电成本的模型相比,本文创新点在于加入了电压波动幅度目标函数,分析比较在尽可能减小各节点电压波动幅度的前提下其他目标函数的满意度知否在可接受的范围,从而在经济性和电压质量满意度之间找到一个良好的平衡点。本文对微网的优化运行进行建模时考虑了经济成本、环境成本、网损和节点电压波动多个运行指标,权衡了多方面的利益;在算法方面,将精英反向学习策略和最劣粒子排斥法引入粒子群算法(Particle Swarm Optimization,PSO)中,并将其用来解决多目标多约束的微网优化运行问题,在搜索过程中对当前最优粒子进行混沌扰动,以加强局部探索能力,提高粒子跳出局部最优解的能力;设定相同的条件分别用改进前后的算法求解所建立的微网优化运行数学模型,通过比较优化结果验证改进后算法的优越性。