이 연구는 탈탄소화로의 전환 과정에서 전기, 물, 냉방, 지속가능 연료의 통합 공급에 대한 세계적 수요를 충족하면서 태양광 간헐성을 극복하기 위해 고안된 하이브리드 다세대 에너지 시스템을 제시한다. 공학적 적용은 태양열 및 풍력 에너지를 수정된 브레이튼 사이클, 스팀 랭킨 사이클(Steam Rankine Cycle, SRC), 열전발전기(Thermoelectric Generator, TEG)와 통합하여, 전력을 동시에 생산하고, 역삼투(Reverse Osmosis, RO)를 통해 담수를 생산하며, 프로톤 교환막 전해조(Proton Exchange Membrane Electrolyzer, PEME)를 통해 수소와 산소를 생산하고, 흡수식 냉동기(흡수 칠러)를 통해 냉방을 제공하도록 단일 최적화 프레임워크 내에서 구성하였다. 해당 시스템은 Engineering Equation Solver (EES)로 모델링하였고, 11개의 의사결정 변수를 기반으로 반응표면방법(Response Surface Methodology, RSM)으로 최적화하였다. 최적화의 복잡성을 다루기 위해 두 번째 단계에서는 인공지능(AI) 기법을 적용하였다. 예측 모델링에는 적응 부스팅(Adaptive Boosting, AdaBoost), 전역 최적화에는 입자 군집 최적화(Particle Swarm Optimization, PSO)를 사용하였다. 최적 조건에서 RSM은 45.8%의 엑서지 효율을 산출하였고 비용률은 시간당 576.76 United States Dollars(USD/h)였으며, AI는 효율의 중간 수준 교환을 수반하는 대신 비용을 시간당 211.2 USD/h로 낮추었다. 최적화된 구성의 시뮬레이션을 여덟 가지 서로 다른 기후에서 수행한 결과, 퀘벡이 가장 타당한 것으로 확인되었으며, 연간 22,629.6 메가와트시(MWh/year)의 전력을 생산하고 매년 4,616.4톤의 이산화탄소(Carbon Dioxide, CO 2 ) 배출을 회피하였다. 풍력 에너지의 통합은 태양광의 변동성을 안정화하여 성능을 향상시킨다. AI는 복잡한 상호작용, 비선형 제약, 그리고 다수의 상충하는 목적함수의 최적화를 기여한다. 본 방법론은 기후에 회복력 있는 지능형 인프라를 설계하기 위한 확장 가능하고 일반화 가능한 프레임워크를 제공한다. 향후 연구로는 AI 기반 실시간 제어, 실험적 검증, 그리고 더 광범위한 보급 전략이 포함된다.