全球性的能源枯竭、环境污染等诸多问题，促使利用清洁能源发电的分布式发电模式迅速发展。但随着分布式电源的渗透率增加，其控制复杂、对大电网的电能质量影响严重等问题，制约着分布式发电模式的快速发展和广泛应用。微电网作为一种能够协调分布式电源与大电网之间矛盾，并整合分布式发电优势的新型供电系统被提出。利用可再生资源发电的电源，易受环境因素的影响，具有很大的随机不确定性；仅考虑经济性或环保性等单目标优化，也不能充分发挥微电网的优势。本文主要研究内容如下：首先，分析微电网系统中各种微电源的模型及运行特性，为微电网系统的优化运行建模提供了理论支持；介绍粒子群算法(PSO)，为微电网系统优化运行模型的求解提供了有效工具。其次，考虑风能、太阳能和车载蓄电池的随机不确定性，基于机会约束构建微电网随机优化运行模型。该模型以用电费用最小为目标，利用抽样平均近似法（SAA）将机会约束条件转化为确定性条件，采用粒子群算法进行寻优求解。在算例中，对置信度水平和抽样次数对运行的影响进行分析，通过结果对比证明该随机优化运行模型的合理性和有效性。最后，考虑各分布式电源的运行及污染气体排放特性，建立微电网多目标优化运行模型。从微电网多目标优化运行的实际问题出发，采用层次分析法求权重系数的加权法，将多目标优化问题转化为单目标的优化问题，通过对转化得到的单目标优化问题求解，完成微电网多目标优化问题的决策。通过算例分析，对比分析了各单目标优化与多目标优化的结果，对多目标优化运行模型的合理性和有效性进行验证。