能量枢纽(energyhub,EH)是分析多能源系统的重要模型,利用能量枢纽对多能源系统建模,能充分考虑各种形式能源的互济与互补,实现各种形式能源的协同优化。随着储能、分布式新能源和冷热电联供(combinedcoolingheatingand power,CCHP)等能源形式的普及,以及电转气(P2G)技术的逐渐成熟,充分考虑这些元素对能量枢纽模型的推广具有重要的作用,但目前这类能量枢纽建模及其优化方法尚不够完善。论文为解决这些问题,从以下几个方面开展了研究:首先,能量枢纽的优化模型基本上为高维复杂函数,为求解高维复杂单目标和多目标优化问题,论文分别设计了基于相对进步度的自适应粒子群算法和基于按区择取全局最优解和就近择取个体最优解策略的多目标粒子群算法。采用改进粒子群算法对常用测试函数进行仿真,与标准粒子群算法或其他改进粒子群算法的优化结果进行对比分析,仿真结果验证了改进粒子群算法的有效性和可行性。其次,为了提高微网的可再生能源利用率和经济效益,以及实现节能减排,建立了以风能、太阳能、天然气和储能协同供能的冷热电联供微网优化调度模型。综合考虑燃料和购售电费率结构,以运行成本和环境成本最小为目标进行综合优化。通过算例仿真来验证所提模型和改进算法的有效性,结果表明模型对各种能源的综合利用具有实际的促进作用。最后,基于上述研究,构建了含电转气功能、储能、CCHP和电能反馈的能量枢纽数学模型。考虑费率结构和风电出力的不确定性等因素,对以能量枢纽运行燃料成本最低和与主网能量交互成本最低为优化目标的能量枢纽模型进行优化。以实例进行仿算,验证了含电转气功能、储能、冷热电联供和电能反馈的能量枢纽模型的经济可行性和具有提升系统互补性的作用,进一步完善了能量枢纽建模的研究。论文对CCHP微网系统建模和将其与电转气等元素结合构建能量枢纽模型进行研究,并利用改进的粒子群算法对其进行优化仿真。仿真结果表明了所建的能量枢纽模型能全部消纳可再生能源和实现削峰填谷,对实际生产和能量枢纽模型的推广具有重要的意义,以及为电转气技术的推广应用做了进一步的探索。