以微电网经济性、环保性和能源利用效率综合最优为目标,以系统可靠性为约束条件,构建混合微电网分布式电源(distributed generation,DG)优化配置模型。优化过程中需遍历全年数据进行时序分析,计算量大,运行效率低。针对该问题,采用模糊C-均值(fuzzy c-means clustering method,FCM)算法从风速、光照和负荷8760h的数据中提炼出典型的场景,用随机过程方法建立其对应的Markov模型。引入熵理论确定多目标函数各指标的权重系数,避免了人为定权重的主观性。采用种群移动、自适应变步长、基因变异以及按比例系数缩减搜索空间等方法来改进仿电磁学算法(electromagnetism-like mechanism,ELM)的寻优速度及全局搜索能力。最后将前述建立的Markov模型嵌入改进的ELM中进行优化求解。以广西涠洲岛为背景进行算例分析,验证模型和算法的有效性。结果表明,相较于采用年代数据计算的ELM,采用Markov-ELM的求解方法,在快速性和全局搜索能力等方面更具有优势。