随着现代社会经济的快速发展,新能源在电力领域中的地位逐渐上升。但由于新能源具有很强的随机性与波动性,当大量的新能源直接接入大电网时,电网的电能质量可能会受到影响,电网的安全运行也不能得到保障。而这些危害能够通过微电网得到有效的解决,微电网因其诸多的优点得到了高度的关注。随着微电网技术的发展,微电网能量管理系统（EMS）作为整个微电网的能量调度核心对各单元进行合理的优化调度,提升微电网的整体效益。而为了应对分布式电源具有的波动性、难以预测性,本文微电网优化调度的重要研究内容是利用需求侧响应解决此问题,根据需求侧资源的多时间尺度特性,构建基于需求侧响应的微电网多时间尺度优化调度模型。首先,介绍了微电网中光伏电池和风力发电机发电的基本原理并建立相应的功率模型。其次建立储能单元模型,储能设备在电网调度的过程中起着重要的作用,不仅可以和新能源互补发电,还可以及时满足负荷的需求。再利用电动汽车的负荷和储能的双重特性对电动汽车展开建模,将电动汽车分成两类:一类符合出行概率模型的电动汽车;一类服从微电网调度的电动汽车。最后,对可中断负荷进行建模,对其在不同时间尺度下内进行研究分析。其次,微电网优化调度的目标函数通常是两个及其以上,而且具有多种限制条件,属于典型的多约束多目标优化问题。为此,本文采用了基于分解的多目标进化算法（MOEA/D）对微电网优化调度进行求解。阐述了MOEA/D算法的基本原理和算法流程,并针对传统算法搜索能力弱和多样性差的性能做出相应的改进:采用权重向量优化策略、协同优化策略、动态邻域策略分别对权重向量、进化算子、邻域策略进行优化。并利用测试函数和综合指标（IGD）验证了改进后的MOEA/D算法,证明了改进的MOEA/D算法的优越性。最后,针对新能源出力情况以及需求侧资源具有的特性,提出了基于需求侧响应的微电网多时间尺度优化调度策略（日前–日内–实时）。首先,制定日前各需求侧资源出力方案;其次,在日前调度的基础上,每小时对于日前调度计划中的各需求侧源出力进行滚动修正;最后,通过实时调度计划对日内的滚动调度计划进行实时调整。为了充分体现各发电单元特性,同时对微电网进行更有层次的调度,在微电网多时间尺度调度中提出了分层调度策略。分层调度策略将微电网系统分为负荷层和源储层参加微电网多时间尺度优化调度。负荷层主要是对符合出行特性的电动汽车进行有序充放电调度,可以很好地平抑微电网原始负荷的波动,起到“削峰填谷”的作用;源储层调度的对象主要为服从调度的电动汽车、储能、可中断负荷和大电网,进一步对负荷层优化后的负荷优化,实现最大化消纳新能源以及降低微电网的运行成本。根据多时间尺度调度策略,给出调度的目标函数和约束条件。实际结果通过改进的MOEA/D算法来求解,结果表明微电网多时间尺度调度策略对提高微电网的稳定性、经济性起到更好的效果。