面对化石能源枯竭和环境污染等问题,构建清洁高效的能源供应体系愈发得到世界各国的认可。综合能源系统可融合多种能源输入并实现能源间的耦合转换,在消纳可再生能源发电、提高能源利用效率、满足能源供给多样性等方面具有显著的优势。近年来,我国城镇化进程的加速使得城市建筑总量攀升,居民社区能源消耗量逐年增加,居民对于舒适度有了更高的要求。为应对社区能源供给的变化,社区综合能源系统快速发展。而在需求响应技术实施的背景下,保证居民舒适度,降低社区综合能源系统运行成本,并与电网实现良好互动成为社区综合能源系统调度需解决的问题。本文在计及需求响应的基础上,构建了社区综合能源系统的优化调度模型,并采用智能算法求解所建模型得出相应调度方案,具体如下:简述了社区综合能源系统的框架,建立了社区综合能源系统中各能量转换设备和储能设备的数学模型,明确了各设备间的耦合关系。介绍了需求响应技术,并对社区综合能源系统中的负荷进行分类。以社区综合能源系统运行成本最低为目标函数构建了计及需求响应的社区综合能源系统优化调度模型,并采用改进粒子群算法求解模型。通过设置4种情景,对比分析了不同制冷设备运行及是否参与需求响应对社区的影响,仿真结果表明,所提模型能有效降低社区综合能源系统的运行成本,改进粒子群算法相比传统粒子群算法具有更强的寻优性能。在不影响居民用能体验的前提下,一方面考虑社区综合能源系统的运行成本,另一方面考虑整个社区负荷平滑接入电网,平抑负荷波动。建立了考虑运行成本和负荷波动的多目标社区综合能源系统优化调度模型,介绍了多元宇宙算法,并采用其改进形式,提出了一种基于Pareto理论的多目标多元宇宙算法求解所建模型。通过设置4种情景,对比分析单目标优化和多目标优化下社区综合能源系统的运行情况。仿真结果表明,求解得出的多目标调度方案能有效降低社区综合能源系统运行成本,平抑负荷波动,提高电网运行可靠性,同时多目标多元宇宙算法的性能优于多目标粒子群算法。本文为社区综合能源系统的调度提供了理论支持。