随着经济社会的飞速发展,人们对能源的消耗不断增加,传统的供能模式消耗化石能源且能源利用率较低,导致能源危机与环境污染问题日益加剧。由于具备清洁能源利用率高,安装地点灵活,易于控制,低碳环保等优势,以冷热电联供为核心单元的分布式能源系统已经成为未来能源技术发展的趋势。在分布式能源系统中,储能设备的接入可以提高清洁能源的消纳能力与利用效率,降低负荷峰谷差,改善系统调度灵活性与经济性,而储氢装置相比于常规储能设备具有储存容量大、使用寿命长、清洁环保的特点,是一种新兴的储能装置。与此同时,随着电力能源行业的迅速崛起与网络信息技术的发展,能源互联网将成为未来能源发展的重要方向,在同一配电区域内将多个分布式能源系统互联组成分布式能源网络系统,如何协同优化调度分布式能源网络系统成为了当今研究的热点问题。本文通过分析分布式能源系统的研究背景与意义,对分布式能源系统的优化调度问题进行研究,具体研究工作如下:首先,建立了分布式能源系统结构,分析了系统中多种能量流动关系。研究系统内设备的运行特性并建模,构建了光伏电池、风电机组、燃气锅炉、微型燃气轮机、空调机组、吸收式制冷机组、蓄电池和储氢装置等主要设备的数学模型,为分布式能源系统优化调度的研究和优化效果验证等后续工作夯实了理论基础。其次,以经济成本最低为目标函数,建立了含储氢装置的分布式能源系统优化经济调度模型。分别采用粒子群算法、和声搜索算法及改进和声搜索算法对模型进行求解,得出系统中各微源和储氢装置的最优出力大小和最低经济成本,并与传统优化经济调度模型对比。经算例仿真验证了所提出调度模型的有效性,仿真得出,储氢装置的接入可以明显降低分布式能源系统的经济成本,通过对3种算法的收敛特性曲线进行对比分析,证实本文提出改进和声搜索算法具备更好的优化性能。最后,随着分布式能源系统技术的发展和全球能源互联网概念的提出,在一定配电区域内逐渐融入多个分布式能源系统组成分布式能源网络系统已经成为分布式能源系统发展的必然。因此,将多个分布式能源系统以公共连接点的Y型连接方式进行连接,通过对公共点输入和输出电功率实时平衡进行约束控制,实现对分布式能源网络系统的协同优化调度。在以经济成本最低为目标的基础上增加了污染物排放量最低的目标,建立了分布式能源网络系统多目标优化调度模型,运用基于Pareto理论的多目标和声搜索算法对所建模型进行求解。实验仿真结果表明,本文提出的分布式能源网络系统多目标优化调度方法可以有效降低系统总经济成本,并能有效兼顾系统的环保性指标。