21世纪以来,全球能源压力与日俱增,建立低碳环保的能源供给侧结构,提高能源利用效率迫在眉睫。综合能源系统将传统单一的供能方式集中整合,通过多种能流的有机协调,能够实现能源的梯级利用,现已得到广泛应用。随着能源市场化改革的深化,未来运营模式将不再是垂直一体化结构,用户作为能源消费的主体也将在能源交易过程中起到关键作用,同时综合能源系统的大规模开发与应用,日益复杂的互联模式也为系统的协同优化调度增加了新的挑战。本文在现有区域型综合能源系统的结构基础上,对价格激励影响下的用能需求预测技术以及多区域综合能源系统的分布式协同优化方法展开了研究。具体工作如下:（1）针对市场机制下能源运营商和用户的供需互动过程中价格激励对短期用能需求预测的影响,提出一种考虑价格激励的短期用能需求预测方法。首先,在循环神经网络的结构基础上,介绍具有记忆状态单元的长短期记忆网络的工作原理和特点,在此基础上建立起考虑历史负荷数据、能源价格、气象等影响因素的长短期记忆网络短期需求预测模型;其次,依据用户侧用能效用以及能源运营商的综合效益,建立起以能源价格和能源需求值为引导机制的供需互动模型,考虑供需互动过程中的价格激励作用,在长短期记忆网络需求预测值的基础上,得到互动模型稳定后的能源价格,并将能源价格用以修正预测模型参数,如此反复,形成在价格激励作用下的外层需求预测,内层价格激励的循环嵌套模型,得到稳定的需求预测值和能源价格,最后通过数据进行模型验证。（2）针对多区域互联中多种异质特性能流的转换关系和区域信息传递私密性问题,提出多区域互联系统的节点解耦机制,并应用交替方向乘子法进行分布式协同优化。基于区域综合能源系统地理分布与能源耦合机理的特点,可将多区域系统联络线功率作为解耦变量,并设置一致性约束,从而将多区域综合能源整体分解为多个决策主体互联的子区域;以各决策主体综合经济效益最优为目标,对各子区域进行独立自治,从而将耦合的多区域系统优化调度问题解构为两步骤:交互层信息传递和自治层各自优化;在信息交互层进行共享变量的信息交互,并更新拉格朗日乘子,准备下一次优化,自治层依据更新后的乘子参数进行再一次优化,得到优化后的共享变量,如此迭代,最后得到稳定且收敛的优化调度结果,并结合三个耦合区域系统展开模型验证。