微电网和冷热电联供系统的整合可以促进能源的更好利用。为了实现冷热电联供型微电网模型的经济优化和“削峰填谷”两个目标,本文提出集成了可再生能源发电设备、储能系统、需求侧响应的冷热电联供型微电网模型。此外,为降低电价、天然气价格和光伏、风机发电效率等不确定因素对模型的影响,本文基于模型预测控制方法建立了日内滚动优化调度模型,结合日前调度计划制定超短期预测调度策略,建立了日前-日内两阶段多目标优化调度模型。在日前优化调度阶段。首先,实施需求侧响应策略中的分时电价策略和可中断负荷策略,对电价曲线和电负荷曲线进行优化。之后,通过线性化方法将模型中的非线性部分变化为线性化形式,调用CPLEX求解器对单目标问题进行求解以此制定支付矩阵,并运行增强约束法来解决多目标优化问题。最后,根据决策者的偏好,使用熵权法-TOPSIS法从得到的帕累托最优集中选择最终方案,并对日前优化调度模型进行了敏感性分析。在日内优化调度阶段。首先,基于日前输入数据,通过场景描述法生成大量随机场景,并以一定手段削减场景数目至单一典型场景。然后,建立了基于模型预测控制方法的日内滚动优化调度模型,对大电网交互功率和蓄电池荷电状态进行滚动跟踪预测和校正反馈,以日内优化值和日内计划值误差最小和模型可控出力变化量最小为目标函数,调用Gurobi求解器对该二次规划形式的问题进行求解。最后,将日内滚动优化调度的结果与日前优化调度的结果以及其他三种日内优化调度方法的结果相对比,证明了提出方法的有效性与优势性。结果表明,冷热电联供型微电网能有效的减少污染气体排放与治理成本,通过与其他多种单目标算法和多目标算法结果对比,证明了本文提出的混合整数线性规划方法和增强约束法都具有更好的准确性和计算效率。此外,由于加入了大电网交互功率峰值削减的目标函数,可中断负荷策略和蓄电池的配合可以有效地应对负荷峰值的变化。通过实施分时电价策略,对电负荷需求曲线进行优化,很好的实现了“削峰填谷”的目的。敏感性分析结果显示,虽然电价、天然气价格、光伏和风机的发电效率均对模型性能有不同程度的影响,但模型依旧可以保证其稳定性。基于模型预测控制方法建立的日内滚动优化调度模型其优化结果无论是在总运行成本、总调度时间、平均相对误差三方面都具有优势性,且实现了对日内计划的有效跟踪,大大提高了预测精度,满足了实时调度的需求。