分布式能源系统作为一种总能系统,在“温度对口,阶梯利用”原则下使得一次能源利用率得到极大提高，不仅提高了系统经济性而且减轻了环境压力。近些年我国对分布能源系统越来越重视，出台了一系列相关政策用于促进分布式能源系统发展，但是对于分布式能源系统的发展仅有政策支持还不够，在此基础上还要有相应技术支持，尤其是在分布式能源系统的优化配置和调度方面，事实证明合理的优化配置和调度对充分发挥分布式能源系统优势至关重要。分布式能源系统的优化配置和调度不仅涉及到自身设备特性还涉及到环境特性和用户动态负荷特性，并且系统本身设备构造繁多、匹配复杂，要综合考虑系统的经济特性、排放特性、节能特性等，从多个方面入手有效指导系统优化方向，使系统在实际运行中尽可能达到理想状态。所以对分布式能源系统的优化越来越趋于多目标优化，这也增加了系统优化复杂性。本文中就针对这一问题在分析典型的分布式能源系统配置构造基础上提出了以燃气轮机为动力核心，采用蒸汽—燃气联合循环并且结合太阳能光伏以及蓄能装置的系统。并且针对这一系统采用多目标二层规划算法，对系统的配置与调度同时进行优化：上层规划中采用非支配基因遗传算法（NSGA-Ⅱ），以系统年总费用（ATC）、年CO2、NO2排放量（CNDE）为目标函数以各个设备容量为决策变量，对系统配置进行优化；下层规划中采用单目标遗传算法结合动态规划算法，以系统年运行维护费用（AOMC）为目标函数以各设备运行负荷率为决策变量，对系统的调度运行进行优化。并且输出最优pareto解集，同时对优化结果进行经济性、排放性、节能性以及敏感性分析。本文主要研究了一下内容：（1）建立了包含蒸汽-燃气联合循环、太阳能光伏、蓄能装置、吸收式热泵、电压缩热泵等主要设备的分布式能源系统，在考虑了环境温度与部分负荷率对设备的影响前提下建立了系统中各个设备热力模型。（2）介绍了系统优化模型，提出依据用户8760h的负荷特性在满足用户负荷基础上逐时优化调度方案，分析了多目标二层优化算法中各层的优化目标以及约束条件，着重介绍了NSGA-Ⅱ算法、动态规划法以及pareto最优解集。并且针对本文中所构建的系统，建立了年总费用、净现值、投资回收期、年排放量、相对减排率、一次能源利用率、一次能源节约率、经济效率等多方面评价标准。（3）以北京某大型集中公寓为研究对象，采用DeST模拟用户全年8760h冷热电负荷，并且通过DeST气象数据库模拟出北京地区全年逐时温度、太阳辐射分布。以Matlab为平台建模计算根据用户全年逐时负荷对系统进行优化计算得出pareto-最优前沿。选取其中三个方案应用以上评价标准对各方案进行分析比较。最后分析了系统逐时排放特性以及电价、气价对系统净现值影响，构建了动态投回收价格截止线。