建筑能源管理是能源需求管理中的重要组成部分。在智能电网技术的推动下，未来的建筑能源管理将会有效地推动可再生能源吸纳以及需求响应的结合。然而，随之而来的是能源供需的双向不确定性和随机性，这就给建筑能源管理系统中的能源调度和插入式负荷控制带来了巨大的挑战。针对这一问题，本文构建了基于多智能体的智能建筑能源管理系统网络架构,利用各个智能体所具有的独立性和自主性，来解决给定的子问题，同时利用各个智能体之间相互协调来解决大规模的复杂问题，保证能源管理的准确性和快速性，减少信息交互量。基于该智能建筑能源管理系统网络架构，本文针对两类插入式负荷的能耗管控展开研究。针对纯耗能型插入式负荷这类纯负荷，本文对能源调度及负荷控制进行了联合优化，提出日前计划与调度分布式算法和实时平衡与控制分布式算法。由中心控制智能体决策并执行能源购买任务，由区域控制智能体决策并执行负荷控制任务。设计出了有效地、低复杂度的基于对偶分解的能源购买及负荷控制的分布式管理算法。该算法把复杂的问题分解成了比较简单的子问题，子问题求解算法简单，有较快计算速度和处理效率，具有极高的实用性。因而该分布式算法降低了由于能源供需的不确定性和随机性所带来的算法复杂度。仿真结果表明本文提出的基于智能体的多时间尺度建筑能源管理系统能够有效的解决可再生能源和插入式负荷所带来的双向不确定性和随机性，能够有效的降低建筑能源消耗，同时又能把插入式负荷用电舒适度保持在一定范围以内。针对插入式电动汽车（Plug-in electric Vehicle, PEV）这类既可以作为负荷又可以作为分布式储能装置的插入式负荷，本文围绕建筑能源管理系统实时可能出现供需不平衡这一问题，利用商业建筑停车场内PEV的充放电特性，在建筑能源管理系统能耗供过于求时充电吸纳系统多余电能，或者在建筑能源管理系统能耗供大于求时放电为系统补充电能。具体分析了如何制定价格激励措施来鼓励PEV车主参与到建筑供需平衡环节中，设计了基于Stackelberg博弈的PEV建筑能源供需平衡方法，对作为主方的建筑能源管理系统以及作为从方的PEV的行为策略进行了分析。仿真结果表明本文所提出的PEV建筑能源平衡策略不仅能够缓解建筑能源管理系统中的供需不平衡问题，同时能够增加双方的收益，减少用电支出，是一种双赢的策略。