在实现“碳达峰”、“碳中和”目标的背景下,提高能源利用效率、改善能源消费结构是早日实现双碳目标的基础和关键。综合能源微网作为能源互联网中的研究热点,极大提高了能源整体利用效率。随着热电联产机组和可再生能源的推广,多能流异质特性和多重不确定性给综合能源微网的安全、经济性运行带来了更大的挑战。本文针对电-热联供型综合能源微网的运行特性及运行环境,提出了一种改进的基于近似动态规划的微网日内调度实时优化算法,提升了综合能源微网日内调度的经济性和效率。具体来说,本文工作包括以下三个方面:（1）针对机组供能动态过程在微网经济性调度优化中考虑不足的问题,采用园区级热电联产机组的热输出系统辨识模型,建立了考虑热动态过程约束的综合能源微网日内调度优化模型。通过与基于稳态能源枢纽模型的微网调度结果对比,表明考虑联产机组热动态过程有利于充分利用潜在储热能力,为微网带来更实用、经济的日内调度策略。（2）针对传统微网在线调度算法难以获得全局最优解的问题,提出基于近似动态规划理论的微网日内调度优化算法。将原多时段组合优化问题拆分为多个子优化问题依序求解,并利用储能边际价值估计近似价值函数。同时,根据热动态特性提出了基于滑动时间窗口的分段斜率更新方法,显著提高了所提算法的收敛速度及优化效果。实验结果表明,所提基于分段线性函数的近似动态规划算法可有效求解综合能源微网的经济性日内调度问题,且优化效果接近参考全局最优解。（3）针对微网日内实时调度中面临的多重不确定性问题,拓展了基于分段线性函数的近似动态规划算法在随机性场景中的应用。通过离线训练加在线优化,将预训练后的近似价值函数应用于微网的日内在线调度优化。实验结果表明,所提基于近似动态规划的日内调度算法可解决随机性场景的调度问题。与现有的微网传统日内在线优化策略相比,本文所提算法的优化效果更佳,且对日前预测误差具有一定鲁棒性。在计算效率方面,所提算法可以完全满足在线优化实时性的要求。综上所述,本文针对电-热联供型综合能源微网的日内经济性调度优化,提出了改进的基于分段线性函数的近似动态规划算法,从优化建模和算法角度为综合能源微网的日内优化运行提供了新的思路和方法。