随着全球能源转型的推进，减少碳排放和提高能源利用效率已成为电力系统优化的重要目标。微电网作为一种新型的电力调度和管理方式，利用分布式能源资源和智能化调度技术，可以有效实现能源的优化配置和调度。提出了改进非支配排序型遗传算法的优化策略，构建结合碳捕集与氢储能的微电网优化调度模型；针对非支配排序的多目标遗传算法（Non⁃Dominated Sorting Genetic Algorithm Ⅱ，NSGA⁃Ⅱ），用佳点集种群与线性排序的父代选择替代原本的初始种群和父代选择策略；用代际距离量化改进前后算法的收敛性能；验证了碳捕集与氢储能对系统减排与经济性的贡献，并对比分析了弃电量水平，以及算法改进前后的收敛性。结果表明，改进后的NSGA⁃Ⅱ算法具有更优秀的收敛性和全局搜索能力；结合碳捕集和储氢售氢的微电网，可在有效提升经济性与减排能力的同时，满足负荷消纳的需求，并且其收敛性明显优于改进前。
