近年来,常规化石能源日益枯竭、环境污染问题日益严重及当今电力系统结构老化、能源利用和供电效率低等大电网问题的存在,使得开发利用风电、光伏等可再生能源、构建可持续的能源系统成为必然发展趋势。微网是将风电、光伏等可再生能源、负荷、储能和控制保护等装置有机结合起来的可控单元,能够提高传统能源以及可再生能源的利用效率。但是,受天气因素影响,风电、光伏等可再生能源的出力具有不确定性,高渗透率可再生能源接入微网,会增加系统运行风险,给系统优化调度运行带来极大困难。如何适应各种可再生能源出力的不确定性特点,实现各种能源的有序互动,是实现微网优化调度运行的关键。常规微网确定性优化调度策略难以满足可再生能源出力的不确定性,因此,本文基于不确定理论,对考虑高渗透率可再生能源不确定性的微网多时间尺度能量优化调度策略进行了研究,主要工作包括:(1)根据风力发电、光伏发电出力不确定性的特点,基于不确定理论,建立风电、光伏出力预测误差正态不确定混合模型,将风电、光伏出力处理为不确定变量,得到风电、光伏出力的不确定分布模型。(2)建立微网日前优化调度模型。利用不确定理论中的不确定测度来描述不确定事件发生可能性的大小,并与机会约束规划相结合,提出微网不确定机会约束优化调度模型,该模型能够有效描述含有风电与光伏出力双重不确定因素的微网优化调度问题。针对该模型,提出一种遗传算法与不确定模拟相结合的混合智能算法进行求解。(3)建立微网日内滚动修正模型。根据各电源短时间尺度出力特点,以电源出力调整量和调整费用最小为目标建立微网日内滚动修正多目标函数模型,并提出了一种遗传算法和非线性规划算法相结合的非线性规划遗传算法对模型进行求解。(4)算例分析与验证。通过具体算例,验证了本文提出的微网多时间尺度能量优化调度模型及求解算法的有效性和合理性。日前优化调度部分与日内滚动修正部分共同构成微网多时间尺度的优化调度策略,实现微网能量的优化调度。