In der vorliegenden Arbeit werden die neuen Möglichkeiten der Modellbildung, Simulation und Optimierung mit der in der Version 1.0 erweiterten Simulationsumgebung Smile vorgestellt und auf drei unterschiedliche Beispiele solarthermisch unterstützter Energieversorgungen angewandt. Hierfür wird der Aufbau des Smile-Systems erläutert, bei dem durch das Konzept der konfigurierbaren Software-Architektur die Erweiterbarkeit und Anpassungsfähigkeit an spezielle Anforderungen ermöglicht wird. Die Nutzung der objektorientierten Strukturierungsmöglichkeiten beim Aufbau einer Komponentenbibliothek für Solar- und Gebäudetechnik wird beschrieben und deren Vorteile bei der Modellierung und Validierung werden aufgezeigt. Durch die Integration numerischer Optimierungsverfahren in die Simulationsumgebung können Parameterstudien ersetzt und Auslegungsrechnungen durchgeführt werden. Neben der Auswahl eines geeigneten Verfahrens wird versucht, die problematisch langen Rechenzeiten durch Reduzierung der Eingangsdaten zu verkürzen. Durch die Verwendung neuronaler Netze können die in Jahresdatensätzen enthaltenen Informationen konzentriert werden. Die dadurch erzielte Beschleunigung der Berechnung ist aber auch mit einem Genauigkeitsverlust verbunden, dessen Konsequenzen je nach Zielsetzung der Optimierung beurteilt werden müssen. Um die Möglichkeiten von Smile aufzuzeigen, werden Anlagen zur Brauchwassererwärmung und zur Heizungsunterstützung sowie solare Nahwärmesysteme untersucht. Bei ersteren werden nur große Anlagen mit Pufferspeichern betrachtet. Insbesondere werden verschiedene Entladestrategien miteinander verglichen. Mit Hilfe der numerischen Optimierung wird für eine bestimmte Anlage die vorteilhafteste Kombination aus Wärmetauscher und anliegendem Massenstrom bestimmt. Der Einsatz von Smile zur kombinierten Anlagen- und Gebäudesimulation wird an Sanierungsmaßnahmen von ostdeutschen Plattenbauten demonstriert. Um ein geplantes solarunterstütztes Luftheizungssystem zu beurteilen, werden sowohl das Gebäude, die Anlage, als auch die geplante Regelungsstrategie modelliert. Verbesserungsmöglichkeiten der Verschaltung und der Regelung werden durch vergleichende Simulationen und Optimierungsrechnungen aufgezeigt. Die größten solarthermischen Anlagen für solarunterstützte Nahwärmesysteme benötigen einen zentralen saisonalen Speicher. Da durch dessen hohe Kosten die Wärmepreise deutlich steigen, wird durch Simulationen untersucht, wie weit ein rein passiver Speicher durch eine geothermische Tiefensonde ersetzt werden kann, die nicht nur Energie speichern kann, sondern vor allem der aktiven Erdwärmenutzung dient. Um eine geeignete Dimensionierung für eine gewünschte regenerative Deckungsrate zu bestimmen, wird mit Hilfe des Optimierers der erzielbare Wärmepreis minimiert und so Smile als Auslegungswerkzeug genutzt.