能源结构的转型带动了风力发电、光伏发电等可再生能源发电的快速发展,而可再生能源的大规模并网给电力系统安全稳定带来了新的隐患。微电网是发展可再生能源的重要途径,微电网的优化调度通过合理安排微电网内发电设备的输出功率,能够在保证微电网高效可靠运行的前提下改善微电网的运行效益,通过需求侧管理策略能优化控制用电负荷,改善负荷结构并提高新能源利用率。由于风力光伏发电受天气影响存在不确定性会降低微电网调度的可靠性,因此本文考虑风光发电的不确定性因素,结合需求侧管理策略,研究了相应的微电网多目标优化调度模型,并提出改进的多目标优化算法对模型进行求解。首先,通过研究微电网的组成及工作原理,建立了包含分布式风力发电、分布式光伏发电、柴油发电机、微型燃气轮机、储能系统和可控负荷的并网型微电网模型。在微电网模型的基础上,根据历史风速和光照数据拟合风光的概率分布曲线,采用蒙特卡洛法对一天内各时刻的风速和光照分布进行抽样,并采用k-means聚类与同步回代消除相结合的场景缩减法建立风光联合出力的不确定性模型。接着,考虑基于智能电网中可控负荷转移的需求侧管理策略,以一天各时刻可控设备的接入数量为决策变量,建立以最大化新能源利用率、最小化购电成本和最小化负荷峰谷差为目标,可控设备负荷需求为约束条件的负荷需求侧管理多目标优化模型,使可控负荷参与到微电网的调度,改善负荷结构。然后,以微电网内发电单元在一天内各时刻的输出功率为决策变量,以微电网经济性和环保性为优化目标,潮流约束、分布式电源出力和爬坡约束、储能运行约束、与主网交互约束、系统旋转备用约束为约束条件,建立微电网多目标优化调度模型,并将建立的风光不确定模型及需求侧管理优化后的负荷作为微电网调度的输入。最后提出自适应正交学习多目标粒子群优化算法求解上述微电网多目标优化调度模型,得到微电网各可控发电单元的出力调度结果。分别在不考虑风光不确定和需求侧管理的基础微电网调度模型、不考虑风光不确定但考虑需求侧管理的微电网调度模型、考虑风光不确定和需求侧管理的微电网调度模型三种情况下进行仿真实现和分析,在Matlab R2018b上实现模型并求解。仿真结果验证了本文考虑风光不确定和需求侧管理的微电网调度模型的可行性,并且相比不考虑风光不确定的模型,调度结果的可靠性更高,相比不考虑需求侧管理的模型,调度结果具有更低的经济和环境成本、更低的用户购电成本以及更高的新能源利用率。