在能源需求持续增长、传统化石能源供应紧张和环境污染问题日益突出的背景下,可再生能源的大规模开发与应用成为了全球未来能源行业发展的必然趋势。随着可再生能源渗透率的增加,传统的能源调度及管理系统逐渐暴露出各种局限性及弊端,已经无法满足用户多样化电力需求。能源互联网是一种结合互联网思维,利用前沿信息技术实现电、热、冷等多种复杂能源网络的互补融合、信息双向互动的能源互联系统,可以有效地提高可再生能源的利用效率。而且可再生能源生产和消费端的优化是能源互联网的重要技术支撑,必然要求能源的调度及管理需要综合考虑多能源互补以及信息双向互动等因素。因此,研究能源的优化调度模型及系统对于能源互联网的发展具有重要理论意义和实用价值。本文结合能源互联网的特点,构建了基于GA(Genetic Algorithm)+PSO(Particle Swarm Optimization)的能源优化调度模型。首先,通过总结传统调度策略存在的问题,提出了一种基于局域能源互联网的优化调度策略。并根据该策略构建了基于GA+PSO的能源优化调度模型,该模型以售电比例、局域网内、外购电比例为优化变量,以用户用电成本最小化为目标函数,并建立系统调度、功率平衡以及储能蓄电池充放电约束条件。此外,针对PSO算法收敛性差、容易陷入局部最优的缺点,将PSO算法与GA算法相结合,并采用非线性惯性权值递减函数调整惯性因子,从而提出了一种基于GA+PSO的优化调度算法。然后利用该算法对优化调度模型进行求解,并通过MATLAB平台编写程序完成了具体的实例仿真,从而验证了本文所提出的优化调度模型的可行性。通过与传统调度模型的仿真结果对比,进一步表明了本文优化调度模型不仅能够使用户用电成本大约降低46%,还能起到削峰填谷以及有效延长蓄电池使用寿命的作用。同时,与PSO算法仿真出的适应度值变化曲线进行对比,也表明了本文算法具有更强的全局搜索能力和更快的收敛性。最后,本文设计并实现了局域能源信息管理系统,并将提出的优化调度模型应用到系统当中。根据能源互联网的开放、互联等特点对该系统进行了需求分析,提出通过系统级和用户级两个子系统共同实现整个系统的方案,设计了该系统的总体架构以及系统数据库,并制定了功能模块,主要包含能源需求预测、能源供应、余量上网、优化调度四大主要功能。利用相关编程技术实现了系统功能,并对其进行了功能测试,实验结果表明了该系统基本能够达到设计要求。