目前能源危机和环境污染问题严重,利用可再生清洁能源发电的小型输配电系统——微电网得到广泛发展。微电网的优化调度是采用合适的分布式电源、合理的优化调度策略和高效的智能算法来解决经济、环保等优化问题,以使经济效益提高、环境污染降低,促进社会可持续发展,因此微电网优化调度研究意义重大。本文分析了光伏电池、风力发电机、微型燃气轮机、燃料电池和储能蓄电池五种发电单元的工作特性并建立相应数学模型,同时建立了经济成本最低、污染气体处理费用最少和采用二元对比定权法确定的综合效益最优三个目标函数的优化模型,考虑了微电网系统功率平衡、爬坡速率和蓄电池荷电状态等约束,最后制定了在分时电价机制下含蓄电池充放电的微电网并网和孤岛运行下的调度策略。针对传统智能算法的缺点以及新型生物启发式群智能算法-鸟群算法(Bird Swarm Algorithm,BSA)因进化初期种群多样性不足、认知和社会行为调节参数的改变使得在优化小部分多极值函数时种群收敛精度变差甚至陷入局部最优的问题,对BSA算法进行改进即形成基于Levy飞行策略的自适应改进鸟群算法(Levy Self-Adaptive BSA,LSABSA),本文运用十个典型测试函数对LSABSA算法以及粒子群算法(PSO)、改进粒子群算法(GPSO)和BSA算法进行仿真对比分析,验证了改进算法的可行性与优越性。本文最后以夏季典型日包含冷、电负荷的微电网系统为例,采用已制定的运行策略和LSABSA算法求解微电网并网和孤岛运行方式下的经济、环保和多目标模型最优机组出力。通过仿真计算在不同运行方式下微电网不同目标函数的运行成本和环境费用以及综合效益最优目标函数下不同运行方式的各项费用明细和经济费用,结果验证了改进算法的可行性、多目标优化的有效性、利用可再生清洁能源发电的必要性,同时说明了微电网系统孤岛比并网运行方式下的经济成本要高。