微电网作为分布式发电技术的一种应用模式，近年来受到广泛关注。其特点在于将小型的发电设施、储能装置、负荷控制和能源管理系统集成在一起，形成一个能独立运行的小型电网，也可以并入传统大电网运行。微电网的稳定性对于保障电力系统的安全、可靠运行至关重要。然而，微电网中风机、光伏等可再生能源出力的不确定性以及负载需求的随机性给微电网的稳定运行带来了诸多挑战。
鲁棒优化是一种在不确定性环境下做出优化决策的方法，它能在一定程度上保证优化结果在面对不确定性时的稳定性。为了应对微电网中的不确定性问题，文章首先构建了约束条件的不确定集，考虑了微电网在运行中可能遇到的各种情况，提出了微电网多目标鲁棒调度模型。在该模型中，综合了运行成本和环境成本两个方面，以期在经济成本和环境效益之间取得平衡。
为了解决微电网多目标鲁棒调度问题，文章引入了鲁棒不确定预算概念，用以调节不确定集合的保守度。保守度是指在模型中对不确定因素考虑程度的度量，鲁棒预算可以看作是一种可以调整的参数，通过改变其大小来调整优化过程中对不确定性的容忍程度。
接着，文章采用了改进的非线性多目标布谷鸟算法来求解Pareto最优解集。Pareto最优是指在优化问题中，不存在任何一个解在所有目标上都比其他解更优，而Pareto最优解集包含了所有可能的最优解。多目标布谷鸟算法是一种启发式算法，其模拟了布谷鸟寄生繁殖的行为，通过随机选择和优化迭代的方式寻求解集。在本文中，该算法基于Pareto支配策略，意味着在寻找最优解的过程中，会优先考虑那些在多个目标上都表现良好的解。
此外，为了从Pareto最优解集中选取满意的方案，文中运用了多目标灰靶决策方法。灰靶理论是一种灰色系统理论中的决策分析方法，其核心是将目标系统的决策行为与一种理想的“靶目标”进行比较，通过比较来指导决策。在多目标优化中，灰靶决策可以帮助决策者从众多可能的最优解中挑选出符合特定偏好的满意解。
为了验证所提方法的可靠性和有效性，作者针对一个小型微电网系统建立优化模型并进行了求解。通过对比分析仿真结果，证明了基于灰靶决策和多目标布谷鸟算法的微电网分布式电源鲁棒优化方法能够有效地应对微电网中的不确定性问题，并为微电网的稳定运行提供有力保障。
关键词“微电网”代表了文章研究的主体对象；“鲁棒不确定预算”是为应对不确定性而引入的调节参数；“Pareto支配策略”说明了多目标布谷鸟算法求解最优解集时采取的策略；“多目标布谷鸟算法”是用于求解多目标优化问题的算法；“灰靶决策”用于从Pareto最优解集中选择满意方案的决策方法。
文章的这项研究得到了上海市工程研究中心的绿色能源并网技术研究基金以及国家自然科学基金的支持。研究工作为微电网的优化调度提供了新的思路和方法，有助于提升微电网调度的智能化和自动化水平，具有一定的理论价值和应用前景。
