Der signifikante Anteil Bedarf der Heizung, der steigende Bedarf an Kühlung und der zunehmende Trend zu intelligenten Energiesystemen, haben nachhaltige Fernwärme und -kälte zu einer realisierbaren Option für die zukünftige Energieversorgung europäischer Haushalte gemacht. Die zeitliche Diskrepanz zwischen Angebot und Bedarf ist ein maßgebliches Hindernis für die verstärkte Nutzung von Solarenergie und Abwärme, das durch saisonale Energiespeichertechnologien überwunden werden kann. Erdwärmesondenspeicher sind eine solche Technologie. Aufgrund der Komplexität intelligenter Fernwärme- und Fernkältenetze, müssen Erdwärmessondenpeicher-Systeme unter Berücksichtigung ihrer Interaktionen mit anderen Systemkomponenten implementiert werden. Dies ist ein Hauptproblem, das bei einigen bestehenden Projekten zu einer geringeren Effizienz geführt hat. Um Erdwärmesondenspeicher-Systeme für eine nachhaltige Wärmeversorgung zu nutzen, sind daher Richtlinien für ihre effiziente Integration in Fernwärme- und Fernkältenetze erforderlich. In dieser Studie werden, unter Berücksichtigung der Erfahrungen aus Demonstrations- und Pilotprojekten, verschiedene Konfigurationen von Erdwärmesondenspeicher-Systemen vorgeschlagen. Die Szenarien werden in solar-gekoppelte, reine Heizungs- oder kombinierte Heizungs- und Kühlanwendungen kategorisiert, die in TRNSYS modelliert und parametrisiert werden. Die vorgeschlagenen Szenarien müssen unter technischen, wirtschaftlichen und ökologischen Aspekten bewertet werden, um einen effizienten Betrieb sicherzustellen und das Marktwachstum zu fördern. Zu diesem Zweck wird ein dynamischer exergoökonomischer Bewertungsansatz an geothermische Systeme angepasst und zur Optimierung der Szenarien unter technischen und wirtschaftlichen Aspekten eingesetzt. Darüber hinaus wird eine umweltökonomische Methode eingesetzt, um gleichzeitig Kosten und Emissionen zu minimieren. Abschließend werden die Ergebnisse der exergo- und umweltökonomischen Methoden verglichen und diskutiert. Für die Durchführung von Mehrzieloptimierungen unter Verwendung der vorgeschlagenen Bewertungsmethoden werden in jeder Phase dieser Studie verschiedene Berechnungsmodelle vorgeschlagen und verbessert. Zunächst wird ein direkter Optimierungsansatz durch Kopplung von TRNSYS und MATLAB entwickelt. Danach wird ein indirektes Optimierungsverfahren vorgeschlagen, um den hohen Rechenaufwand für die erforderlichen langfristigen Bewertungen von geothermischen Systemen zu bewältigen. Die indirekte Methode verwendet ein künstliches neuronales Netz als Proxy-Modell in einem Zwischenschritt des Mehrzieloptimierungsverfahrens. Darüber hinaus wird eine parallele Berechnung der Zielfunktionen in das Rechenmodell implementiert, um die Geschwindigkeit der direkten und indirekten Optimierungen zu erhöhen. Schließlich wird ein schrittweises Optimierungsverfahren für die Betriebsoptimierung und -steuerung von geothermischen Systemen entwickelt. Unter Verwendung der entwickelten Rechenmodelle, zeigen die Ergebnisse der multikriteriellen Optimierung von solar-gekoppelten und reinen geothermischen Layouts, dass die niedrigsten Emissionen durch zentrale solar-gekoppelte Systeme erzielt werden, die aktiv durch Wärmepumpen entladen werden. Die Absenkung des Netztemperaturniveaus bei solar-gekoppelten Systemen mit dezentralen Wärmepumpen führt zu effizienten Systemauslegungen mit geringeren Kosten, die effizientesten Systemlayouts bestehen jedoch aus zentralen Wärmepumpen. Darüber hinaus werden autarke geothermische Systeme mit passiver Kühlung als Systeme mit den niedrigsten Kosten sowie mit relativ geringen Emissionen und thermodynamischen Ineffizienzen für kombinierte Heizungs- und Kühlungsanwendungen vorgeschlagen. Schließlich verbessert eine hybride Auslegung von solar-gekoppelten und reinen geothermischen Layouts für kombinierte Heizungs- und Kühlungsanwendungen die Leistung des Systems im Vergleich zur separaten Auslegung. Der Vergleich zwischen den Ergebnissen der exergo- und umweltökonomischen Optimierungsmethoden bestätigt, dass eine Steigerung der exergetischen Effizienz zu einer Verringerung der Umweltauswirkungen führt und beide Methoden für die bewerteten Szenarien die gleiche Rangfolge aufweisen. Der umweltökonomische Ansatz wird für die Definierung der Dimensionen von geothermischen Systemen vorgeschlagen, die durch die entwickelte dynamische Exergieanalyse ergänzt werden muss, um den Betrieb verschiedener Komponenten einer geothermischen Anlage zu analysieren und zu optimieren. Schließlich hat sich die Kombination aus einem künstlichen neuronalen Netz und multikriteriellen Optimierungsmethoden als genauer und robuster Ansatz für die langfristige Bewertung und den Vergleich geothermischer Heizungs- und Kühlungssysteme erwiesen.