为了解决能源短缺以及接踵而来的生态环境破坏等问题,能源利用效率的提升是核心措施之一,也就意味着清洁能源的充分利用以及分布式供能系统的发展至关重要。综合能源系统（integrated energy system,IES）作为实现能源互联网多能互补特性的重要载体,在能源领域集成了冷、热、电等各种表现方式,不仅有效升级了清洁能源消纳率,还有效降低了温室气体排放并达成了能量梯级利用,是一种极具发展潜力的系统。精准合理的优化运行方案对IES高效运行有着至关重要的意义,但IES模型复杂、变量多、非线性等特点也导致了其优化运行求解难、速度慢等问题。随着IES优化研究的不断深入,优化算法时间尺度不断缩短,优化精度提升的同时也对优化速度提出了更多的要求,因此本文围绕IES,研究了可再生能源的不确定性和系统的运行特性,提出了基于Imk-means的综合能源系统优化运行方法,有效提升了 IES的综合性能。首先,阐述了IES的基本结构及其设计原则,从而建立了综合能源系统模型,随后进行IES能量流分析,给基于Imk-means的综合能源系统优化运行的研究做理论基础的奠基。其次,基于所提出的综合能源系统模型,建立了IES优化模型,同时提出了系统的评价指标,以前述模型和指标为基础建立了基于Imk-means聚类算法和智能算法的IES优化运行方法。方法先使用结合了 k-means聚类算法和Box plot箱形图的Imk-means多能统一聚类算法,对全年冷负荷、热负荷、电负荷、太阳能发电和风力发电数据进行切片、重组、筛选和聚类,得到符合需求的典型和极端时期,然后将典型和极端时期的系统出力结果作为部分初始种群投入到智能算法中进行优化求解,从而达到高速优化运行的目的。最后,以中国华东地区某办公类建筑全年源荷数据为例,通过对比普通优化方法和现有同类型加速方法,证实了本文提出的基于Imk-means的综合能源系统优化运行方法的可实现性。结果显示,与对比方法相比,在保证了系统各项性能指标的前提下,该方法的运行速度显著提高,从而验证了该方法的先进性。