在“碳中和,碳达峰”的双碳目标下,综合能源系统（integrated energy systems,IES）被认为是解决能源危机,实现多能互补、能源梯级利用以及促进能源细粒度发展的有效途径之一,同时也是实现双碳目标的有效途径之一。而IES规划时环境与经济之间的均衡性,以及不同投资主体的IES进行联合规划时,各投资主体对利益诉求的差异性、市场环境下多边交易的复杂性、数据交互的隐私性和各系统联合规划后的可靠性,这些因素都对IES的规划决策提出了更高的要求。为此本文提出了单IES考虑环境和经济均衡的折衷规划以及基于非合作博弈理论和合作博弈理论的多IES联合规划方法。其具体内容如下:针对单IES经济和环境之间存在的相互矛盾问题,提出了一种基于折衷规划的多目标规划优化的方法,分别建立考虑碳交易成本的经济目标函数,以及污染气体排放量的环境目标函数,采用本文提出的折衷规划数学方法在经济性能和环境性能之间进行权衡,求得最优Pareto解,得到系统最优的容量配置方案和运行策略。不同场景的算例分析表明折衷规划后的规划方案更符合决策者的意愿,验证了提出的模型和方法的有效性。市场环境下,针对分属于不同投资主体的多IES非合作规划,提出了一种基于非合作博弈的P2P（peer to peer）能源交易的多IES联合规划两阶段分布式优化方法。首先在计及电能交易的各IES配置优化模型基础上,基于非合作博弈理论建立计及P2P能量交易的各IES配置优化模型;其次将其分解为能量交易和能量交易费用结算两阶段优化问题,同时为了保护数据交互的私密性,采用分布式交替方向乘子（alternating direction method of multipliers,ADMM）算法对两个子问题依次求解。另外在进行费用结算问题上,为了保证交易的公平性和最大程度的降低各IES的规划成本,采用分布式成本降低率模型（cost reduction ratio distribution,CRRD）来进行成本分摊。最后通过算例验证所提方法和模型可以降低各IES的规划成本,减少设备的冗余量,提高了设备的利用率。针对分属于不同利益集团的多IES合作规划,提出了基于纳什谈判合作博弈理论并考虑能源共享的多IES分布式合作规划方法,对各IES的设备容量进行统筹配置。首先建立各IES能源共享的规划模型,其次在此基础上建立基于纳什谈判的多IES主体合作规划模型,将其转化为社会成本最小化和支付效益最大化两个子问题。最后为了避免合作前后各IES成本、收益等数据泄露问题,基于ADMM算法架构对两个子问题进行顺序求解。通过算例验证表明经过各IES主体的合作规划后,可以明显的降低各主体规划成本,避免设备容量浪费,合作规划后各IES可靠运行。另外随着电网分时电价升高越能激励各IES主体主动展开合作规划,以降低规划成本。