目前，在能源问题和环境污染问题的背景之下，可再生能源的利用得到了越来越多的重视。分布式电源是可再生能源利用的重要实现形式，而微电网是分布式电源的主要组织形式。要使微电网安全稳定运行，采用能量管理系统对微电网单元进行集中调度和控制是目前的主流形式，而其中的多时间尺度经济调度，则是能量管理的重要内容，其目的在于在保证微电网稳定运行的前提下，分多个时间阶段，通过逐步优化分配微电网中资源，提高微电网的经济效益和稳定性。　　本文建立了一整套多时间尺度经济调度方法，在制订的多时间尺度经济调度方法的基础上，创新性地将风险成本和可控负荷停电成本在多个时间尺度下作为优化目标考虑入经济调度中，并根据多时间尺度经济调度的需要改进了遗传算法作为优化计算的手段。　　微电网多时间尺度优化框架部分，首先介绍了多时间尺度的优化思路和流程，并根据微电网的优化方式和运行模式制订了在多时间尺度下的优化策略。然后介绍了微电网中分布式发电单元的特性和数学模型，结合其与微电网的优化策略，建立了多时间尺度下的经济运行优化模型。　　为满足对微电网多时间尺度优化的非线性求解问题需要，本文对遗传算法进行了改进。首先介绍了遗传算法的原理和流程，并分析了传统遗传算法在满足微电网多时间尺度优化需求时的不足之处。通过改进遗传算法的种群结构，提高了算法对特定问题的适应度，以适应微电网多时间尺度优化问题的需求。　　本文提出了一种对负荷及能源的不确定性进行量化估计，并通过风险成本最小化对日前经济调度中调节量修正的方法。通过减小负荷及能源的不确定性对微电网系统带来的未知风险，可以有效提高发用电计划的裕量，降低由于预测偏差带来的缺电或多电损失。　　本文分析了影响负荷停电成本的各要素，结合微电网特性建立了微电网可控负荷的负荷停电成本模型，将负荷停电成本最低作为优化目标，在多个时间尺度下建立了考虑负荷参与调度的微电网运行调度模型。并通过仿真算例，验证了考虑负荷参与优化的有效性，并结合风险成本，验证了本文制定的多时间尺度优化方法对于微电网运行经济性提高的有效性。