Las fuentes de energía renovable, la generación distribuida, los portadores de energía múltiple, el almacenamiento distribuido y los sistemas de calefacción urbana a baja temperatura, entre otros, están exigiendo un cambio en la forma en que se conciben, entienden y operan las redes térmicas. Los gobiernos de todo el mundo están avanzando para aumentar la participación de las energías renovables en las redes de distribución de energía a través de legislaciones como la Directiva Europea 2012/27 en Europa, y la integración de la energía solar en los sistemas de calefacción urbana está surgiendo como una opción interesante para reducir los costos operativos y la huella de carbono. Esto conlleva una inversión importante que añade complejidad a la gestión de las redes térmicas y a menudo retrasa el retorno de la inversión debido a la imprevisibilidad de las fuentes de energía renovable, como la radiación solar. Con este fin, este documento presenta una metodología de optimización para ayudar en el control operativo de un sistema de calefacción urbana solar existente ubicado en el noroeste de Francia. La modelización del sistema, que incluye un campo solar a gran escala, una caldera de biomasa, una caldera de gas y almacenamiento de energía térmica, fue previamente construida en Dymola. La optimización de esta red se realizó utilizando el algoritmo genético (GA) de MATLAB y ejecutando el modelo de Dymola como unidades de simulación funcionales, FMUs, utilizando el FMI Kit de Simulink. Los resultados muestran que la metodología presentada aquí puede reducir los costos operativos actuales y mejorar el uso del almacenamiento diario del sistema de calefacción urbana mediante una combinación de control de flujo másico y la implementación de una función de flexibilidad para los usuarios finales. El costo por kWh se redujo hasta en un 16% en un solo día, y la participación del calor suministrado por el campo solar en este día aumentó en un 5.22%.