综合能源系统（Integrated Energy Systems,IES）作为能源战略的重要一环,保证了能源利用率最大化,实现了能源互联、多能互济。掌握综合能源系统的分布特性可以为后续系统规划、优化调度研究奠定基础。本文以电-热综合能源系统作为研究对象,探究不同供能设备下能流的分布特性;考虑风光分布式能源接入系统时,受自然条件影响,风光出力具有不确定性,同时伴随着负荷的波动,对系统多能流分布特性研究提出了挑战。主要工作为对电-热综合能源系统通过牛顿拉夫逊法进行能流求解和根据风光荷的不确定模型通过基于拉丁超立方法（Latin Hypercube Sampling,LHS）的蒙特卡洛模拟法进行采样,以求解系统的概率能流,能够更贴合实际运行情况,更好地掌握系统内的能流分布特性。针对上边两部分工作,具体从以下内容展开研究:（1）电-热综合能源系统的建模。建立了电力网络模型、热力网络模型、耦合单元的模型,其中电力网供能侧包括了风力发电、光伏发电、电网以及热电联产（combined heat and power,CHP）机组,热力网侧供能设备除CHP机组外,还接入太阳能集热器来提供热能。其模型采用辐射型热网模型,CHP机组工作在“以热定电”模式下。（2）电-热综合能源系统的能流求解。采用求解电力系统潮流的经典方法——牛顿-拉夫逊法,经证明该方法对于电-热综合能源系统求解也具有准确性。根据电网的潮流模型,热网的水力、热力模型以及耦合元件的热电转换模型,通过热-电顺序法对模型进行计算,有效提高了多能流的计算效率,解决了牛顿-拉夫逊法对初值敏感的不足。通过设置三个场景进行电热多能流计算,进一步探究了电热综合能源系统多能流的分布特性。（3）电-热综合能源系统的概率能流求解。考虑到系统输入随机变量的不确定性,建立了风能、太阳能与电、热负荷的不确定性模型,其中风速、光照度分别采用经典的威布尔（Weibull）分布和贝塔分布（Beta）概率模型,通过风速-功率模型以及光照强度-功率模型进而获得风、光输出电功率与热功率的概率分布模型,电、热负荷均采用正态分布概率模型;依据构建的输入随机变量概率模型,采用基于拉丁超立方的蒙特卡洛模拟法对系统中的源荷不确定模型进行采样,使采样得到的样本矩阵进行电热多能流求解,获得电-热综合能源系统中状态变量的概率分布特征,更进一步探究系统的能流分布特性。且通过电热多能流的计算过程表明,基于拉丁超立方的蒙特卡洛模拟法与基本的蒙特卡罗模拟法相比,能够显著提高计算效率且计算精度满足工程要求,具有很好的工程实用价值。