近年来能源短缺和环境污染问题日益严峻,而大力发展和利用可再生能源是解决这两个问题的主要解决办法。而微电网技术在接纳大规模风光入网方面具有很大的应用前景。为了让微电网在大量使用可再生能源时具有更好的经济性、可靠性及自主性,本文针对微电网能量管理的多时间尺度优化问题展开了研究,主要工作如下：(1)首先,本文提出了工作在并网状态且帮助主电网削峰填谷的微电网的两个主要控制目标,并且分析了微电网运行不确定性对它们的影响。为了定性的分析微电网运行不确定性的主要来源以及定量的分析对微电网联络线交换功率和微电网电能质量的影响,本文建立了风机功率预测误差、光伏功率预测误差、负荷预测误差、微电源机组的故障率和电力市场电价波动的不确定性分布模型。(2)其次,基于第二章建立的不确定性分布模型模拟出微电网运行时的不确定量,本文建立了多时间尺度机会约束能量优化模型。并且根据不同时间尺度的预测误差水平调整时计划、调整计划的能量优化模型的目标函数以及运行约束：当误差水平较高时提高微电网的经济性,当误差水平较低时提高微电网的安全性。最后当可再生能源输出随机波动等事件型误差出现时,启动实时调度模型消除误差,并最终实现微电网能量协调优化的目标。(3)最后,为了计算时计划和调整计划中的机会约束模型,本文提出了使用随机模拟、粒子群算法和BP神经网络法相结合的混合智能算法来求解：使用随机模拟法模拟出微电网中的不确定变量,再用粒子群算法计算出结果。而这样计算量非常大,混合智能算法中使用利用BP神经网络逼近含有不确定变量的函数以加速计算过程。