“双碳”目标、乡村电气化、新型电力系统建设背景下,清洁能源的开发利用是国家关注的重点。我国乡村地区地域广袤,清洁能源储备充足,提升清洁能源就地消纳水平和利用效率成为亟待解决的问题。伴随着清洁能源并网数量不断增多、能源属性逐渐市场化,传统综合能源系统已难以满足现阶段人们对于综合能源系统的发展要求。信息通信技术的发展和应用促进综合能源系统（Integrated energy system,IES）能源耦合互补多级利用,高效合理的优化,可有效解决清洁能源就地消纳与效率问题。本文以综合能源系统的运行、优化为核心,从其典型结构、机组运行方式入手,结合相关约束条件,围绕综合能源系统经济、低碳、高效等指标展开多目标优化研究,构建信息服务平台,具体研究内容如下:（1）结合综合能源系统发展现状,搭建了典型综合能源系统结构模型。对系统组成部分及其运行过程进行研究,针对系统运行过程中电转气、燃气轮机等机组构建数学模型,提出符合现代综合能源系统运行发展的云边端数据传输与处理模型,为展开对综合能源系统的多指标优化做铺垫。（2）构建了涉及综合需求响应的综合能源系统多目标优化函数模型。针对我国北方地区冬季热负荷需求量大,清洁能源储备充足的特点,以及综合能源系统中弃风弃光现象,提出了含储能、地源热泵等能源转换机组,适合北方地区发展的综合能源系统模型,基于分时电价以及冷热负荷可调节性构建需求响应模型,以系统运行经济性、低碳性、综合能效为目标,构建涉及综合需求响应的综合能源系统多目标优化函数模型,以北方某乡村地区综合能源系统典型日负荷和清洁能源出力为基础,通过设置典型场景,结合自适应粒子群优化算法（Multi-objective adaptive particle swarm optimization,MAPSO）完成对综合能源系统的多目标优化,为综合能源系统多目标优化提供参考。（3）提出了涉及用户满意度的综合能源系统多目标优化运行优化方法。能源商品化属性不断增强,人们对于能源供给水平提出更高要求,通过在综合能源系统中增加电转气（Power to Gas,P2G）机组,实现电-气能源双向转换,增强能源之间耦合能力,结合分时电价、分时气价、热负荷可调节性,提出电-气-热综合需求响应模型,考虑用户对能源供给满意度问题,提出了含用户满意度、经济性、低碳性的多目标优化模型,将系统购电、气以及燃气轮机运行排碳量和P2G机组运转吸收二氧化碳量考虑到目标函数中,设置不同优化场景,结合MAPSO算法,完成对模型优化,分析主要机组与储能对系统优化运行的影响,提升优化模型与相关决策制定的真实可靠性。（4）以各类传感器作为终端,以易传盒子作为边缘节点,构建了云-边-端协同数据采集与处理系统,在阿里云物联网平台完成了可视化和数据存储功能的开发。云边端系统能够实现分布式数据的实时化采集与可靠传输,边缘侧实现数据处理,减缓云平台压力;云平台能够进行数据的存储、分析、可视化,实现了对传感器的远程控制,为综合能源系统的设计、优化、出力预测提供了技术支撑与理论指导。