為獲得微電網(wǎng)系統(tǒng)建設(shè)成本、環(huán)境成本和運(yùn)行成本的多重目標(biāo)優(yōu)化，以構(gòu)建系統(tǒng)獨(dú)立運(yùn)行模塊和仿真模塊為核心，設(shè)計(jì)了微電網(wǎng)系統(tǒng)的多目標(biāo)調(diào)度模型。使用能量模塊對微電網(wǎng)調(diào)度模型的建設(shè)成本、環(huán)境成本和運(yùn)行成本指標(biāo)進(jìn)行評價，優(yōu)化調(diào)度算法模塊則使用基于個體密度多目標(biāo)狼群算法(Multi-objective wolf colony algorithm，MOWCA)。在MOWCA算法中引入了非支配排序和個體密度多樣性保持操作，有效提高了多目標(biāo)優(yōu)化的前沿分布多樣性和收斂精度。將所提優(yōu)化調(diào)度算法基于Docker容器技術(shù)，對風(fēng)柴蓄光微電網(wǎng)系統(tǒng)進(jìn)行調(diào)度優(yōu)化模擬，驗(yàn)證了所提調(diào)度算法在多重目標(biāo)優(yōu)化上的有效性。