近年来,温室效应与化石能源短缺等问题的加剧促使国家提出了“碳达峰、碳中和”等政策,光伏风机等具有强随机出力特性的清洁能源在电力领域的比重日益增加,这造成日前-日内-实时调度决策的冲突加剧。为缓解此类多时间尺度决策冲突的矛盾,并尽可能的兼顾稳定性与安全性,文中提出考虑综合需求侧响应的楼宇综合能源系统多时间尺度调度策略。创新主要体现在通过挖掘综合需求响应资源实现扩大系统柔性负荷储量,继而通过制定细致合理的调度策略实现保证经济性的同时最小化实时与日前阶段的主网购电功率偏差,从而促进电网日前-日内-实时阶段的稳定运行,为电网中风光容量向更高渗透率的增长提供发展基础。首先,通过文献分析新能源与信息化技术推动的楼宇综合能源系统的国内外研究现状,分析光伏渗透率日益增加引发的既有多时间尺度调度策略的不足,提出更早的于日前阶段就确定综合能源系统与电网的交互功率,调节综合需求响应与可控设备出力平抑光伏与电-热-冷负荷的日前-日内波动,调节电-热-冷综合储能系统出力快速平抑光伏与电-热-冷负荷的日内-实时波动的多时间尺度调度策略。其次,进行日前调度的数学建模。主要包括对楼宇综合能源系统内光伏与电-热-冷-天然气-电动汽车等随机源荷进行日前预测,对楼宇综合能源系统内各可控设备出力约束、对设备间多能流耦合约束、对日前调度目标函数等进行数学建模。继而,进行日内调度阶段与实时修正阶段的数学建模。在日内阶段,主要包括利用ELMAN回归神经网络进行随机源荷的日内预测,拓展变量与常参数维度、沿用日前阶段的经济最优目标函数、添加日前调度决策变量约束、以及输出日内调度决策变量值。在实时阶段,主要包括拓展变量与常参数维度、更改目标函数为实时与日前的主网购电偏差最小的稳定性目标函数、添加日前-日内调度决策变量约束、以及输出实时调度决策变量值。最后,将文中调度策略用于吉林省国家电网某楼宇综合能源系统进行实际调度模拟计算并分析。主要包括整理各可控设备参数、用ELMAN回归神经网络做日前-日内的随机源荷预测、进行日前-日内-实时调度逐步确定不同重要性等级与响应速度的单元出力、将考虑综合需求响应与单一价格型或单一激励型需求响应的多时间尺度调度策略对比分析,验证文中策略的可行性与更优性。