微电网（Microgrid,MG）为就地消纳可再生能源提供了高效的解决途径。随着分布式电源（Distributed Generation,DG）控制、微电网能量管理等技术的发展,将多个微电网组成多微电网（Multi-Microgrid,MMG）系统,实现微电网间的功率互济可进一步提高供电可靠性与经济性。与单微电网类似,MMG系统亦需协调控制系统内的储能装置、分布式电源以保障其安全与可靠运行。在此基础上进行MMG系统的优化调度时,不仅需要优化系统的运行成本,还需协调不同微电网功率交易时的利益冲突。针对上述问题,本文建立了离网型MMG系统运行控制和能量管理的分层架构,对其运行控制方法和优化调度策略展开研究。论文的主要内容及创新点如下:第一,提出了实现储能荷电状态（State of Charge,So C）均衡的微电源控制策略。针对能量管理层的调控计划,提出微电源的不同控制模式控制分布式电源、储能装置的运行。进而针对微电网内储能装置运行时存在的So C不均衡的问题,提出基于So C的改进下垂控制合理分配蓄电池储能系统（Battery Energy Storage System,BESS）的充放电功率,实现了以统一的控制方程调节不同BESS的So C朝着一致性的方向变化。构建了基于So C改进下垂控制的BESS状态空间模型,利用根轨迹分析法选择合适的控制参数以保证改进下垂控制的稳定性。算例对比结果验证了所提策略可以快速实现So C均衡,有效地避免了储能装置的过充过放。此外,与传统的实现So C均衡的双象限控制策略相比,所提策略在储能装置的充、放电状态下无需改变控制方程,在降低控制复杂性的同时提高了该策略的适用性。第二,提出了实现频率/电压无偏差调节的电压源型微电源协调控制策略。为抑制各微电网的分布式电源与储能装置输出频率/电压的偏移,分别针对基于下垂控制的分布式电源逆变器和基于So C改进下垂控制的储能变流器,构建了包含频率与电压二次调节量的状态空间模型,作为模型预测控制的预测模型。将预测模型离散化,经反馈校正和滚动优化快速生成补偿变流器输出频率、电压偏移的二次调节量,以抑制分布式电源及储能装置输出频率、电压的偏移。将实现储能So C均衡与频率/电压无偏差调节的控制策略结合,构成兼顾功率控制与抑制频率/电压偏移的微电网协调控制。算例结果表明所提策略降低了对线路参数的敏感性,提高了系统的鲁棒性。同时,该策略充分利用了模型预测控制对未来信息的预测特性,提高了抑制频率、电压偏移的动态响应。第三,提出了实现多微电网系统总运行成本最小化的分布式优化调度策略。根据微电网间功率交易成本可相互抵消的特性,将MMG系统的总运行成本做等价变换,并将微电网间的功率交易值作为耦合变量,提出实现MMG系统总运行成本最小化的分布式优化调度策略,同时给出分布式优化求解步骤。根据优化结果预测误差随预测数据的时间尺度缩短而减小的特性,基于短时间尺度的预测数据,对MMG系统总运行成本最小化的调度结果进行调整,并给出调整后的优化方案。与集中式优化调度策略相比,所提分布式优化调度策略降低了对MMG系统中央自治能量管理控制器的依赖性,提高了可靠性,也在一定程度上保护了各微电网的隐私。此外,所提分布式优化调度策略将传统的MMG系统双层能量管理模型简化为仅包含微电网自主调度层的单层能量管理模型,提高了系统的可扩展性。第四,提出了兼顾系统全局利益与微电网个体利益的MMG系统分布式优化调度策略。针对前述系统总运行成本最小化的优化调度策略未解决微电网间功率交易的利益冲突问题,提出基于效益妥协算法的多微电网对等合作博弈策略。提出了效益妥协算法的求解方法,获得了功率交易方案的均衡解,解决了微电网间功率交易的利益冲突问题。将基于效益妥协算法的对等合作博弈策略与实现MMG系统总运行成本最小化的调度策略相结合,构成了兼顾系统全局利益与微电网个体利益的MMG系统分布式优化调度策略。