随着我国经济和科技的不断发展,电力需求日益增长,导致化石能源急剧消耗,各类可再生能源被不断开发,然而可再生能源的不确定性导致其很难大规模并入微网。随着智能微网的不断完善,使需求侧负荷成为可调度资源,如何利用需求侧负荷与电源侧资源进行有效的源荷互动,对可再生能源大规模并网具有重要意义。源荷互动可以利用微网的各种分布式电源和需求侧资源的负荷特性,合理制定微网各类发电机组的出力,而且分布式电源和需求侧负荷都有不同时间尺度上的特性,在不同的时间尺度上分析源荷侧资源,建立智能微网多时间尺度的源荷互动调度,可以进一步制定更加有效的调度策略。本文围绕智能微网的多时间尺度调度,研究了如下内容:首先,给出了包含火电机组、燃气轮机、风电机组、激励型和价格型需求响应负荷的微网结构,建立了各个微源的出力特性模型。分析源荷互动下激励型需求响应和价格型需求响应参与微网调度的机制。介绍了多时间尺度调度策略原理和遗传算法。其次,提出了一种综合电价优化的日前综合调度模型,建立了激励型和价格型需求响应负荷模型。利用历史数据计算用户基线负荷,引入预测负荷对其进行修正,并利用修正后的基线负荷和边际效益建立了激励型需求响应成本模型。基于价格型需求响应受价格影响的特性,分析了引入价格弹性系数的负荷变化规律,建立预测负荷的价格引导成本建模。将建立的需求响应成本模型与源侧运行成本模型联合,建立了源荷互动的微网日前综合调度模型,优化微网各个分布式电源的出力情况、负荷的削减量以及对微网的分时电价进行调整。再次,在日内调度中,对源荷两侧资源的时间尺度特性进行分析,考虑日前调度求解出来的激励型需求响应负荷和风力发电的日内偏差,建立日内和实时调度模型,实现对微网各个分布式电源出力情况和负荷削减量的实时调整。最后,对所建立的不同时间尺度调度模型采用遗传算法进行求解,算例分析结果表明,日前调度可降低微网运行成本、降低能源消耗和给出有效的分时电价;日内调度可以对日前调度结果进行优化,进一步开发需求侧资源的作用,保证调度结果有效性。