综合能源系统作为能源互联网的重要物理载体,具有提高能源利用效率、推动能源利用转型、实现多能互补互济的意义。储能作为综合能源系统的纽带,具有平滑负荷以及平抑“源”“荷”不确定性等重要作用。随着多能耦合技术的发展以及“源-网-荷-储”一体化程度的加深,多元储能互补协调的综合能源系统更加符合当前能源发展的需求。但由于储能类型和储能技术的多样性,多元储能在综合能源系统中的合理应用是亟待解决的问题。因此本文从含多元储能的综合能源系统规划以及多元储能系统优化调度两个方面对多元储能在综合能源系统中的应用展开研究。主要内容包括:首先本文对综合能源系统的组成、运行模式以及多元储能技术进行了分析研究,对比分析了电、热、冷、氢储能的技术特性。然后对综合能源系统中的可再生能源系统、冷-热-电系统等各能源子系统以及由锂电池、热水蓄热罐、冷水蓄冷罐、高压储氢罐等设备组成的多元储能设备进行建模分析。在上述研究的基础上,提出了一种考虑多元储能主动行为的综合能源系统规划方法。首先采用多元储能主动行为模式替代储能被动适应模式。在主动行为模式下,储能系统可以调动生产单元进行额外的能源生产,在需求高峰前主动储存能量,在需求高峰时提供额外的能量。其次以综合能源系统平均能源成本和碳排放系数为优化目标,通过改进的多目标粒子群算法对综合能源系统设备容量进行寻优,对生成的Pareto解集采用类混合策略博弈决策方法进行决策。在算例中验证该方法的有效性,并进一步对不同偏好需求下的综合能源系统最优规划方案进行了对比分析,为决策者规划综合能源系统提供有益参考。针对多元储能系统的调度问题,提出了一种基于双延迟深度确定性策略梯度算法的多元储能系统深度强化学习调度模型。该模型将多元储能系统的调度问题转化成具有随机性因素的时序性决策问题,将动态调度问题置于连续的状态和动作空间。而且不同于传统的基于模型的调度方法,该方法还可以减小不确因素的影响。通过对比三种不同深度强化学习方法的应用效果,表明本文所提出的调度模型能更好的实现多元储能系统的动态调度。还进一步对比了不同调度策略对系统调度运行结果的影响,为决策者提供有益参考。