目前,化石燃料的快速消耗及空气污染越发严重,清洁能源逐步变为电力相关研究的重点。微电网能够整合多种分布式电源发电,有着主动性高、灵活性强和安全可靠等优势,也增强了电力系统的电能质量。因此多微网的优化调度研究越来越被学者们关注。本文对考虑多重不确定性的多微网分散式经济调度进行了研究,具体内容如下:首先,介绍了多微网结构图和分散式调度中多微网分区的概念,并建立多微网的分散式调度模型,目标函数是其总运行成本。探讨了多微网常见可再生能源的发电原理,构建关于风光发电机组、柴油机组等发电系统以及蓄电池储能系统的数学模型;分别分析了影响可再生能源发电功率与负荷预测的不确定性因素。介绍了标准交替方向乘子法（ADMM）的原理和常用形式,为后文研究工作打下基础。然后,对标准交替方向乘子法改进,并利用其求解多微网的分散式调度模型,通过仿真证明了分散式调度模型稳定度高,可以收敛到与集中式算法一致的最优解;改进ADMM法可以完成了各微电网间的迭代运算,相较于原始ADMM法可以缩短迭代时间,且各微电网之间需要的交换信息较少,实现了多微网调度的分散自治。验证了改进ADMM算法求解分散式经济调度模型的可行性和优越性。最后,在上述构建模型的研究基础上,充分考虑了可再生能源发电功率与用户侧负荷的随机不确定性,建立了在鲁棒优化环境下的多微网分散式调度模型,目标函数新增了对可风光发电功率随机性的惩罚费用。使用拉丁超立方抽样法将目标函数转化成有效目标函数,通过改进算法求解。分析对比了多微网分散式经济调度模型是否考虑预测随机不准确性这两种方案,证明考虑多重不确定性的鲁棒优化法虽然在一定程度上增加了经济成本,但也能更好应对实际生活中多微网调度面临的各种随机不确定性问题。