太阳能驱动的有机朗肯循环（Organic Rankine Cycle,ORC）热电联产（Combined heat and power,CHP）技术,因其具有结构简单,维修成本较低,成型容易,不可逆损失小,能源综合技术利用率较高等优点,成为太阳能热电联产技术中极具发展潜力的技术之一。但是当前的ORC-CHP设备存在价格昂贵的问题,且其运行热效率仍有提升的空间。本文将太阳能集热器、ORC发电的重要子系统、蓄热器、换热器和储能体系等相结合,组成带蓄热和储能功能的太阳能ORC-CHP体系,并全年运转,以实现给用户的供应和加热。基于仿真平台,按照太阳能ORC-CHP的基本构造原理及其中各个装置的工作机理构建了数学模型,并对其进行了检验。经过比较分析计算数值和实际数据处理结果,发现在额定工况条件下计算结果数值和实际数据处理的相对误差较小,从而检验了所构建数学模型的正确性。经过系统化的分析,在满足用户对电能和热能需求的条件下,以太阳能ORC-CHP系统的年运行费用最小为目标,综合考虑集热器体积、冷凝器换热面积、蒸发机换热面积、储能电池容量、蓄热式水泵容量、风力发电装置的启动压力、发电机组停止压差7个因素,对太阳能ORC-CHP系统进行了配置参数优化。并针对常见的热电联产设备的运行策略,包括跟踪热负荷运行策略（Following Thermal Load,FTL）,跟踪电负荷运行策略（Following Electric Load,FEL）,对配置结果分别进行仿真验证,发现由正交优化算法得出的配置条件在这两种策略下都取得较为优秀的运行水平,能够有效的降低太阳能ORC-CHP的运行成本。在太阳能ORC-CHP系统容量最优的基础上,对该系统在晴天、多云天、最热天、阴天以及最冷天这五种情况下的运行特性进行研究。接着阐述了储能电池的充放电控制策略,构建了太阳能ORC-CHP系统关键部分的热力学模型,在此基础上利用遗传算法对系统的运行参数进一步进行优化,使整个系统的运行处于最优状态。与此同时,将由遗传算法得出的太阳能ORC-CHP运行参数带入多联产社区系统仿真模型中,得到优化后的社区范围内整体的能源消耗总量和其购买成本,以及二氧化碳排放总量。总结出经遗传算法优化后的太阳能ORC-CHP运行参数能够有效的降低社区内的能源使用成本,大大提高了社区节约能源的能力,优化了资源配置。