步入21世纪,发展可再生能源成为能源领域的核心内容。在分布式新能源发电技术的应用中,微电网可有效降低间歇式分布式电源给配电网带来的不利影响。为了应对分布式电源如风力发电的随机性、波动性、难以预测性,需求侧资源成为了微电网优化调度的重要研究内容。首先,本文深入研究了需求侧资源及相应的响应调度方式。传统的需求侧资源主要指能够响应电价信号或激励机制的负荷资源。广义需求侧资源还包括储能系统和分布式发电资源等。其次,为了充分消纳可再生能源和更有规划的调用需求侧资源,提出了双层优化日前调度策略。上层优化调度模型采用了改进的分时电价方式,能够准确表示调节后的负荷,并且之后得到的净负荷可以作为联系上下层模型的参数。分时电价考虑了用户满意度,使得调用电价型负荷更为合理。下层优化调度模型将可中断负荷功率、蓄电池充放电功率及微电网与大电网之间的交互功率作为控制变量,以减少微电网运行成本为目标函数,并通过采用执行依赖启发式动态规划算法来求解,合理地调用没有精确数学模型的储能系统,从而得到微电网运行整体最优方案。再次,针对可再生能源出力的不确定性,导致在不同时间尺度下出现了不同程度的可再生能源出力预测精度误差,微电网调度因之出现了很大的偏差。为了应对这种情况,本文提出基于需求侧响应的微电网多时间尺度调度策略。通过对有多时间尺度特性的需求侧资源分类,使之合理地参与微电网多时间尺度调度。在长时间尺度调度目标函数中考虑碳排放量,日内调度中采用多步动态滚动优化,并通过萤火虫算法来求解。然后在实时调度中采用模型预测控制来减少有功出力预测值和实际值之间的偏差,最终提高微电网运行的稳定性、经济性和环保性。最后,通过仿真算例验证上述优化调度策略的可行性和有效性。