Esta investigación propone una técnica de optimización para un sistema energético integrado que incluye un modelo de predicción preciso y diversas formas de almacenamiento de energía para aumentar la precisión de pronóstico de carga y el control coordinado de diversas energías en el sistema energético integrado actual. Se utiliza una red neuronal artificial para crear un modelo preciso de pronóstico de carga a corto plazo para predecir efectivamente la demanda del usuario. Se emplea un enfoque de programación lineal entera mixta 0-1 para analizar la estrategia de control óptimo para múltiples sistemas energéticos con almacenamiento, energía fría, energía térmica y electricidad para resolver el problema de coordinación óptima. Simultáneamente, se proponen un método preciso de pronóstico de carga y una estrategia de programación óptima para sistemas multienergéticos. Se propone un plan de programación de equipos del sistema energético integrado de gas, calor, frío y electricidad después de investigar las características de operación y el proceso de uso de energía de los equipos en el sistema de suministro de energía combinado. Se crea un modelo de operación económica del sistema con la maximización de beneficios en mente, teniendo en cuenta la coordinación energética entre la energía y la red eléctrica. La racionalidad del algoritmo y el modelo se verifica mediante el análisis de datos reales de una estación de energía distribuida en Wuhan durante dos años.