随着电动汽车的发展,投入市场最早一批的新能源车动力电池性能大幅下降,基本处于淘汰的临界点。如何对退役动力电池开展梯次储能利用,对电动汽车行业的可持续发展和电池资源的有效利用等问题具有很重要的意义。但动力电池的梯级利用一直存在着诸多争议,争议点主要在技术不成熟、安全问题疑虑多、难以规模化应用、无标准规范约束等问题。面向家庭储能的退役动力电池梯级利用不需要复杂的技术支撑,无需对退役电池进行拆分重组和一致性检测、无需更换电池管理系统(Battery Management System,BMS)、无需高倍率充放电、无震动碰撞、无极端温差、无需收购的成本、可操作性好、安全性明显改善,是最容易实现规模化应用的途径之一。另外,随着越来越多的家庭开始拥有电动汽车、家庭分布式光伏、智能家电等新型负荷或电源设备,家庭内的用电模式也在逐渐发生变化。在建设智能电网的背景下,家庭智能用电系统是发展趋势,需要储能来发挥优势。基于上述背景,论文阐述了一种退役动力电池用于家庭储能的管理方案,以智能电网和智能家居为基础,将家庭能源网络内的源荷储进行统一的管理控制,以满足多方向的需求。一方面可以辅助电网完成家庭内新能源的就地消纳,同时在保证用户用电舒适度的前提下为用户节省电费;另一方面,利用退役动力电池储能可以实现家庭与电网的充分互动,智能家居能量管理系统获取准确的实时电价、负荷预测等数据,并对家庭内源荷储设备进行智能调度和控制,利用储能既可以充电作为负荷又可以放电作为家庭电源的特性,对家庭内总负荷在时间上的分配进行优化,实现用户侧的需求响应,辅助电网转移高峰负荷。在一定程度上实现新能源的就地消纳、能源资源节约以及家庭能源系统多目标多层次的协同优化控制与高效运行维护。其次,论文构建了含有退役电池家庭储能的未来智能家庭能源网络拓扑,对家庭储能、分布式光伏和电动汽车等家庭主要典型能量设备进行分析;进一步探索了智能家庭能源网络的组网技术和拓扑,对储能相关的直流供电和变流模块进行了研究;并对该退役电池储能的家庭能源网络的功能做出了说明。最后,在分析现有家庭能量管理优化控制算法的基础上,针对含有退役电池储能的家庭能源网络,构建了其数学模型,分析典型能量设备的特性差异,提出了一种考虑设备各自运行特点和家庭能量综合调度的离散二进制粒子群算法(Discrete Binary Particle Swarm Optimization Algorithm,BPSO)与模糊控制耦合的运行方式。以用户经济性最优为目标函数,考虑家庭用电系统中各元件的运行约束,构建了考虑退役动力电池储能的家庭用电系统优化模型,采用混合运行方法对模型进行求解,并结合真实数据对所述方案进行了仿真验证。在一定程度上实现新能源的就地消纳、能源资源节约以及家庭能源系统多目标多层次的协同优化控制与高效运行维护。为未来退役动力电池的再利用和家庭智能用电问题提供了一个方向和解决方案。