目前,随着经济的发展,能源的需求越来越大,风能、太阳能等新能源已成为可使用的主要能源来源,单这些能源有非常显著的间歇波动性,接入电力系统中功率输出充满不确定性,不利于充分进行经济优化调度,并且,这些不确定的分布式电源（Distributed Generator,DG）计入电力系统的成本也较高,为了解决DG接入电力系统引入的问题,充分发挥DG输出,实现经济运行,微电网被提出,微电网可以很好的解决这个问题。微电网可以将不可控的能源、可控能源、储能进行结合,通过统一的控制实现功率需求参入电力系统运行,从而实现经济优化运行。因此,深入研究微电网优化调度策略有利于绿色电网分发展,提高接入电力系统的分布式电源能量的利用率,同时有利于环境保护。本文考虑蓄电池的损耗问题展开对微电网调度研究,具体研究工作如下:（1）微电网各单元模型的确定。微电网系统一般包括不可控的风电单元,可控的微型燃气轮机等单元以及储能单元。根据先择的微电网结构,分析各单元特性以及构建在微电网系统中各能源单元的数学模型。（2）多目标微电网优化调度模型的建立。在考虑了经济、环境、收益的目标下,首先,确立了基于微电网中电源运行所需要成本和环境治理成本以及微电网系统的经济收益的多目标;其次,根据该目标充分分析了该目标函数优化运行需要满足的各个边界条件,包括功率交换约束、储能装置约束、功率平衡约束、电源输出功率约束、污染物排放等;最后,在考虑经济,环保的基础上,考虑了蓄电池损耗问题,建立了多目标微电网优化调度模型。（3）多目标优化算法的研究。首先,分析多目标问题;然后,选择多目标问题求解算法,多目标优化大多采用人工智能算法,本文根据各智能算法选择粒子群算法为微电网优化调度的算法,考虑基本粒子群算法容易局部最优的缺点,通过对粒子群算法的惯性权值和粒子速率的改进,来提高算法的性能。最后,选用两个经典函数来测试改进粒子群算法的性能,并设计改进粒子群算法的多目标优化步骤以及在微电网优化中应用的过程。函数仿真测试结果表明改进后的粒子群算法的性能得到一定的改善。（4）微电网优化调度算例分析。在考虑价格因素、能量流动方向和蓄电池损耗模型的基础上,设计了四种不同的仿真方案,采用改进粒子群算法进行优化调度,仿真结果表明,改进的粒子群算法在微电网优化调度具有良好的性能。