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考虑电价波动的智能家庭能源管理系统自主决策算法1

考虑电价波动的智能家庭能源管理系统自主决策算法

摘要

随着能源结构转型和电力市场化改革的深入推进，家庭能源管理面临新的机遇与

挑战。本报告针对电价波动环境下智能家庭能源管理系统的自主决策问题，提出了一套

完整的算法框架和实施方案。报告首先分析了国内外智能家庭能源管理系统的发展现

状和存在问题，指出当前系统在应对电价波动方面的不足。在此基础上，构建了基于多

目标优化和机器学习的自主决策算法模型，结合实时电价信号、用户行为模式和设备运

行特性，实现了家庭能源的动态优化调度。通过理论分析和仿真验证，表明该算法可有

效降低家庭用电成本15%25%，提高可再生能源消纳率30%以上，同时保障用户舒适

度。报告还详细阐述了技术路线、实施方案、经济效益和风险控制措施，为智能家庭能

源管理系统的实际应用提供了系统化解决方案。

引言与背景

1.1研究背景与意义

全球能源转型背景下，家庭作为能源消费的基本单元，其能源管理方式正经历深刻

变革。根据国际能源署(IEA)发布的《2023年能源效率报告》，家庭部门占全球终端能

源消费的30%以上，是节能减排的重要领域。与此同时，电力市场化改革不断深化，分

时电价、实时电价等机制在全球范围内广泛实施，为家庭能源管理带来了新的复杂性。

我国《“十四五”现代能源体系规划》明确提出要”推动智慧能源系统建设，提升终端用能

智能化水平”，智能家庭能源管理系统成为实现这一目标的关键技术支撑。

电价波动环境下，传统基于固定电价或简单分时电价的能源管理策略已难以满足

用户需求。一方面，实时电价信号的高波动性要求系统具备快速响应能力；另一方面，

用户对舒适度和经济性的双重需求使得决策过程更加复杂。因此，研究考虑电价波动的

智能家庭能源管理系统自主决策算法，不仅具有重要的学术价值，也对推动家庭能源消

费革命、促进可再生能源消纳具有现实意义。

1.2国内外研究现状

国际上，美国、欧盟等发达国家和地区在智能家庭能源管理领域起步较早。美国

劳伦斯伯克利国家实验室开发的HomeEnergyManagementSystem(HEMS)原型系统，

已实现基于实时电价的负荷优化调度。欧盟H2020项目”ENTROPY”开发了考虑用户

行为的自适应能源管理算法，在试点家庭中取得了良好效果。日本经济产业省推动的”

智能社区”示范项目中，家庭能源管理系统与光伏、储能等设备协同运行，实现了电网

友好互动。

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国内研究虽起步较晚，但发展迅速。清华大学、浙江大学等高校在家庭能源优化调

度理论方面取得了系列成果，提出了多种基于模型预测控制(MPC)和强化学习的算法

框架。国家电网公司建设的”智慧用能示范小区”项目中，家庭能源管理系统与智能电表、

智能家电互联互通，验证了技术可行性。然而，现有研究多集中于单一目标优化，对电

价波动下的多目标协同决策考虑不足，算法的实用性和鲁棒性有待提升。

1.3研究内容与创新点

本报告围绕电价波动环境下的智能家庭能源管理问题，系统研究自主决策算法的

设计与实现。主要研究内容包括：(1)电价波动特性分析与预测模型构建；(2)用户行为

模式识别与舒适度量化方法；(3)多目标优化决策模型与求解算法；(4)系统架构设计与

实施方案。

创新点主要体现在三个方面：一是提出了基于深度学习的电价预测与用户行为联

合建模方法，提高了决策的准确性；二是构建了经济性、舒适度和环保性的多目标优化

框架，实现了家庭能源管理的综合效益最大化；三是设计了分层分布式算法架构，兼顾

了计算效率与实时性要求。这些创新为智能家庭能源管理系统的实际应用提供了新的

思路和方法。

政策与行业环境分析

2.1国家能源政策导向

我国能源政策正经历从”保供”向”绿色低碳”的战略转型。《能源生产和消费革命战

略》明确提出要”推动能源消费革命，抑制不合理能源消费”。《关于进一步深

化电力体制改革的若干意见》(中发〔2015〕9号)开启了新一轮电力市场化改革，为电

价形成机制市场化创造了条件。2021年国家发改委发布的《关于进一步完善分时电价

机制的通知》，要求”扩大分时电价执行范围，优化峰谷时段划分”，为家庭能源管理系