当前,化石能源大量使用,能源日益紧缺,污染问题日益加剧。为了解决这一问题,分布式能源应运而生,它是分布在用户侧,充分利用当地资源,通过各种能源转换装置进行多能互补,通过储能装置在时域上对可再生能源进行充分消纳,从而耦合多能流的综合能源系统。区域型分布式能源系统通过多能互通的方式在不同分布式能源系统之间共享能源,随着储能种类和能源互通种类的增多,如何在经济、节能和环保效益的优化目标下,科学有效地制定区域型分布式能源系统的调度方案是当前亟需解决的问题。因此,本文针对区域型分布式能源系统进行研究,并通过调度优化提升综合效益。首先,建立多能储能和多能互通的区域型分布式能源系统调度优化模型,模型以经济性、节能性、环保性为多目标导向,在供给端约束、多能互补约束、多能储能约束、多能互通约束、能量平衡约束下,耦合电热冷三种能流。其次,基于多能储能求解的复杂度,本文使用粒子群算法进行求解,并通过改进粒子学习速度和改进粒子交叉方式,提高前期粒子收敛速度的同时避免后期陷入局部最优。最后,基于算例实验模拟了区域型分布式能源系统的调度优化情况,以对模型和算法的有效性进行验证。研究结果表明,多能储能和多能互通对于促进区域型分布式能源系统供需平衡和提高综合效益有协同作用,在增加需求响应后,冷能互通总量增加,储冷装置发挥作用增强;模型和算法能有效解决多能储能和多能互通的区域型分布式能源系统调度优化问题,与常规的分供系统、仅含多能储能的系统、仅含多能互通的系统相比,考虑多能储能和多能互通的系统可以实现供需调度平衡,并促进经济效益、节能效益、环保效益共同提高。本文创新点在于:一是构造了多能储能和多能互通的区域型分布式能源系统多目标调度优化模型,完善了区域型分布式能源系统调度优化理论,丰富了多能储能的调配优化、多能互通的调节优化研究;二是利用改进的粒子群算法解决调度问题,一方面改进粒子学习速度,提高粒子前期收敛速度,另一方面改进粒子交叉方式,避免陷入局部最优,有效解决了算例中的调度优化问题,验证了求解算法的稳健性。