能源作为现代人类社会和经济发展的根本动力,是国民经济发展的重要保证。伴随着化石能源的大量开采和消耗,能源和环境危机已然成为国民关注的共同话题。社会发展面临着资源短缺、环境污染、气候变化等问题,这与当下的能源结构有着重要的关系。随着“十四五”规划的战略部署,在“碳达峰”“碳中和”总体目标的指引下,新能源技术的开发和利用对转变以传统化石能源为主的结构形式起着重要的作用。新能源作为对传统能源的替代和补充,对未来的发展有着重要的意义。作为新能源的热辐射型能量,包括高温热源辐射能量和太阳辐射能量,对其利用形式进行研究,有着现实意义。本文以热辐射型能源的收集与利用为主线,针对复合抛物面聚光器与热电器件、光伏热电混合系统、上转换材料与光伏电池这三个能量转换系统,重点研究和分析了辐射型能量的利用,提出对能量转换系统的优化方式,并采用计算分析与实验测试相结合的方法对优化结果进行验证。本文的主要内容和结论如下:（一）针对可产生高温热源的场景,依据边缘光线原理设计制作了用于红外辐射能量收集的非成像抛物面聚光器。聚光器与温差发电器件即热电器件相结合,显著提升了器件的整体性能,探讨了该种结合形式对余热回收利用的效果。研究从数值模拟分析入手,依次通过对热电单元、热电器件整体进行建模,讨论了抛物面聚光器对器件输出功率和转换效率提升的具体结果,分析说明了即使在器件内部PN结数量大幅减少的情况下,使用CPC仍能获得较完整热电器件不使用CPC时更高的输出功率和效率。最后搭建实验测试系统,以实验验证的方式,进一步分析CPC对热辐射能量的收集以及对热电器件性能的影响,得出了聚光器对辐射能源利用的优势以及对热电器件结构优化的作用。（二）通过实验测量对比,研究了不同太阳能电池（单晶硅电池和砷化镓电池）组成的光伏热电混合系统的性能。在分析了太阳能电池种类、聚光倍数、冷却温度、外接负载等对系统输出功率和能量转换效率的影响的同时,提出了混合系统要获得最优输出功率存在一个最优的太阳能电池与热电器件的面积比值,在该最优值下,由砷化镓电池与热电器件组成的混合系统,最大的转换效率可达32.2%。通过机器学习对该最优值进行优化,得出太阳能电池与热电器件的面积比为4.41时混合系统性能最优,并通过实验验证了机器学习的预测结果。通过对光伏热电混合系统的结构参数进行优化,探讨了机器学习在能量转换系统性能提升方面的应用,为后续的研究提供了参考。（三）对基于上转换材料的光伏电池进行了实验研究。通过了解上转换材料的发光机制,分析了上转换材料对太阳能电池性能提升的原理。搭建实验测试系统,分别通过激光和光照激发上转换材料,探讨上转换材料在太阳能电池性能提升方面的应用。经实验总结分析,使用上转换材料,可使双面单晶硅电池的功率和效率分别提升约6.64%和6.65%。对比不同聚光比下,上转换材料对太阳能电池性能的影响,分析得出在高倍聚光比下,上转换材料对太阳能电池性能提升的作用更为明显。