随着全球能源转型的加速推进，智能家居能源管理已成为提升能源利用效率的关键环节。传统家庭用电模式存在诸多问题：用电高峰时段集中导致电网压力增大，可再生能源如光伏(PV)发电的间歇性特点造成能源浪费，电动汽车(EV)无序充电加剧电网负担。更重要的是，用户既希望降低电费支出，又不愿因节能而牺牲生活舒适度。这种矛盾促使研究人员探索更智能的能源管理方案。在此背景下，发表在《ENERGY CONVERSION AND MANAGEMENT》的研究论文提出了一种创新的智能家居能源管理系统(HEMS)。该系统通过数学建模和优化算法，实现了能源成本最小化与用户舒适度最大化的平衡。研究团队构建了混合整数线性规划(MILP)模型，综合考虑了光伏发电、储能系统(ESS)、电动汽车以及各类家用电器等多元要素的协同优化。为开展此项研究，作者主要采用了混合整数线性规划技术建立优化模型，整合了实时电价(RTP)、分时电价(TOU)和临界峰电价(CPP)等多种电价机制。研究选取夏季和冬季各一周的实测数据，包含96个15分钟时段，考虑了7种不同的家庭用电场景。模型通过设置不适指数来量化用户舒适度，并引入了启动/关机成本约束来保护设备寿命。数学建模与优化目标研究建立了以最小化总成本为目标的优化函数，包含三个关键部分：电网购电成本与售电收入的差额、用户不适成本、设备启停成本。通过引入二进制变量精确描述设备运行状态，确保模型既能实现经济优化，又能保障用户舒适度。可调度家电约束系统将家电分为可调负荷和不可调负荷两类。可调负荷可在用户设定的有效时间窗内灵活安排运行时段，但必须完成预设的工作时长。通过定义不适指数DIi+和DIi-来量化提前或延迟运行造成的不适感，为用户提供个性化舒适度调节选项。储能系统运行优化储能系统可工作在充电或放电模式，但不能同时进行。模型设置了充放电功率上下限保护设备，并保证每日起止电量相等，确保可持续运行。通过限制每日充放电周期次数，有效延长了电池使用寿命。电动汽车智能管理电动汽车建模类似储能系统，但增加了出行时间约束。系统需在出发前将电池充至用户指定电量，并在返回时考虑实际耗电情况。这种建模方式既满足了出行需求，又充分利用了EV的储能潜力。温控设备智能调节空调系统采用基于滞回的控制策略，室内温度保持在用户设定的死区内。通过热力学方程精确描述温度变化，结合启停成本约束，避免设备频繁切换，实现了舒适性与经济性的最佳平衡。电热水器优化运行电热水器同样采用滞回控制，通过热损失计算和热水消耗模式预测，优化加热时段。系统在电价低谷时加热，高峰时段利用储存的热水，显著降低了用电成本。研究结果表明，在夏季条件下，实时电价方案表现最佳，周节能率达到36.25%；分时电价方案为34.46%。冬季虽然节能率略有下降，但实时电价仍保持35.97%的优异表现。值得注意的是，临界峰电价方案在某些情况下反而增加了用电成本，这揭示了电价机制设计的重要性。该研究的创新之处在于建立了完整的家庭能源系统数学模型，首次同时考虑了经济性、舒适度和设备寿命等多重目标。提出的优化算法计算效率高，求解时间均少于1秒，具备实时应用潜力。研究成果为智能家居能源管理提供了理论依据和技术支撑，对推进家庭能源消费转型具有重要指导意义。
