当前我国正大力发展清洁高效的能源技术,建立能源互联网是我国能源发展的重要战略方向。综合能源系统是能源互联网的典型供能系统,是一种经济、高效的能源利用方式。分布式热电联产系统(CHP)作为综合能源系统中重要的能源转换环节,在综合能源系统中有着重要作用。光伏发电是重要的清洁能源供电形式,大规模光伏发电入网将改变原有电力网络的潮流分布,从而会影响系统的优化运行。在综合能源系统中,各种能源形式之间存在着紧密联系,大规模光伏接入不但对电力网络存在影响,对热力网络、天然气网络也存在影响。本文立足于能源系统之间的联系,并采用遗传算法和细菌觅食算法(GA-BFO)相结合的优化算法,分析了分布式光伏的大量接入对综合能源系统的影响,并从经济运行的角度上,对大规模分布式光伏接入下区域热电联产系统的定容选址问题进行了研究,具体工作如下:首先,本文简单介绍了综合能源系统,建立了综合能源系统的简单模型,并探讨了互联网+智慧能源、智能家居、智慧办公等智慧能源管理模式。并就全球能源互联网、全球能源互联网的综合效益、坚强智能电网三方面进行了介绍。构建起能源广泛互联,彼此紧密联系的观念,为后续探讨大规模分布式光伏接入下对各种能源的影响铺垫基础。然后,就电力负荷的预测问题进行了深入研究。采用改进的支持向量机法和在线-离线联合负荷预测方法,通过仿真模型,验证了所提方法的科学合理性。另外,通过对综合能源系统的科学分析,考虑热力负荷、电力负荷、燃气负荷、光伏发电随机性和它们之间的交互影响,建立大规模分布式光伏接入下热电联产系统在综合能源系统中的定容选址优化模型,并就大规模光伏接入下对其他能源形式的影响进行了简单探讨,优化模型以降低电网的网络损耗为优化目标,考虑能源系统中电网、热网和天然气网络的运行约束,得出面向未来的更为科学的降损节能方法。最后,在假定大规模光伏上网的情况下,基于系统内的能流(电流)分析,通过GA-BFO相结合的优化算法,以平衡大规模光伏入网的波动性和降低网络损耗为目标,在典型城镇模型下进行热电联产机组的定容选址,结果表明:大规模光伏接入可以有效的减少化石能源消耗,对CHP的定容选址可以降低网络损耗,采用GA-BFO比单独采用两者中的任何一种具备更加优良的性能。