近年来,随着能源短缺问题的日益突出,人们对能源供应系统的环保和高效率的利用提出了更高的要求。综合能源系统可满足多种能量需求,实现能量的梯级利用,已经得到国内外的广泛关注。随着风机装机容量的不断增加,弃风现象严重,如何提高风电消纳能力已经成为影响我国风电产业健康发展的关键问题,而风功率的预测精度与时间尺度成反比。针对这一问题,本文以综合能源系统为研究对象,开展多时间尺度优化调度的研究,具体研究内容如下:首先,分析了风电消纳调度、热电联产调度、多时间尺度调度及电热联合系统调度的研究现状。针对综合能源系统中各单元设备进行建模分析。其次,提出了一种人工鱼群-蛙跳(AFS-SFL)混合算法,为改善AFS-SFL混合算法在高纬度迭代时的迭代效果,提出了一种改进AFS-SFL混合算法,仿真结果表明该算法在高维度迭代寻优效果中更佳。再次,综合考虑电锅炉、电储能、蓄热罐对风电消纳的作用,建立了包含运行维护费用、弃风费用、燃煤费用及环境污染费用的优化调度模型,并结合实际运行情况给出约束条件,依据日前电、热负荷及风功率的预测,采用改进AFS-SFL混合算法确定优化调度方案,实现调度的综合效益最大化。接着,为了减小由于风电预测误差使得日前调度计划跟踪负荷的能力下降的问题,提出了多时间尺度优化调度方法。在日前调度计划的基础上建立滚动计划调度模型和实时计划调度模型,逐次降低因风电、电负荷、热负荷预测误差对综合能源系统调度的影响。通过对各机组出力进一步优化,仿真结果表明,多时间尺度优化调度不仅提高了系统风电消纳的能力,还提高了系统跟踪负荷的能力,进一步验证了多时间尺度调度的有效性和必要性。