随着能源供需失衡问题日渐突出,能源利用率与供能稳定性亟待提升。在综合能源系统背景下,多异质能源有效互补,系统整体供能效率有所提高,但复杂的耦合关系与互异的供能方式也为系统的协调优化带来了挑战。基于此,本文以综合能源系统中的热/电耦合关系为目标,分析广义需求侧响应下的运行机理,通过设计优化方案完成系统综合性能的优化。具体工作如下所示:首先,分析系统各单元的运行特性并以此为基础建立对应的数学模型。同时对系统的核心运行机理:广义需求侧响应与热/电耦合进行理论阐述。其次,针对电负荷与热负荷的特征差异,选用不同的预测模型进行负荷预测。在电负荷预测中,以LSTM网络为基础搭建负荷预测模型,采用鲸鱼优化算法对模型的超参数进行寻优,据此完成电负荷预测模型的改进。在热负荷预测中,搭建了基于Elman网络的负荷预测模型并采用BPTT算法进行网络训练;计及气象因素与热负荷变化趋势的相关性,采用K-means算法进行气象因素聚类并以此完成相似日的划分。结合实际算例对各个模型进行仿真验证,结果表明,改进模型的预测精度与准确性均存在显著提升。然后,求解广义需求侧响应下的热/电解耦优化模型。以系统综合性能最优为目标,结合热负荷的柔性特征,从舒适性与稳定性角度进行热负荷优化,采用NSGAⅡ算法求解。考虑系统热/电耦合关系,以耦合元件为基础将热负荷变化折算至电负荷并形成新的电负荷曲线,据此完成热/电解耦。在计及储能系统的背景下,结合分时电价与负荷削减共同完成电负荷的经济性优化,求解以粒子群算法为基础,采用模拟退火算法使结果收敛于全局最优,采用天牛须算法提高模型的收敛速度,综合提出天牛须-模拟退火-粒子群的求解策略。最后,以美国某地区不同建筑的实测数据作为算例,并对仿真分析结果进行量化,以此评价优化方案的有效性。结果表明,优化过后热负荷的供能稳定性有所提升,同时舒适度得以保障;电负荷的运行成本与峰谷率均有显著改善,实现了系统综合性能最优的协调优化目标。