电能是经济生产和社会生活中应用最广泛的能源形式之一，但传统电网在电能的生产、传输和使用过程中存在以下弊端:电能的生产主要依赖化石能源，不利于经济、社会的可持续发展和环境保护;不利于光伏发电、风力发电等可再生能源的接入;电能质量和电力系统的稳定性与可靠性不能满足现代社会的需求;电力系统的电力资产利用率低等。为此，近年来国内外学术界和工业界兴起了智能电网技术的研究与应用，智能电网技术为上述问题的解决提供了新途径。　　家庭能源管理系统是智能电网在居民侧的延伸，智能电网技术为家庭能源管理系统的研究提出了新的机遇和挑战。再智能电网环境下，家庭能源管理系统除了要提高居民用户的用电效率、实现节能减排外，还要支持居民侧需求响应的实施，支持风力发电、光伏发电等分布式可再生能源接入电网，支持大规模电动汽车安全接入电网。　　调度算法是家庭能源管理系统的核心，上述各功能的实现离不开调度算法的支持。作为当前智能电网领域的一个研究热点，学术界正对调度算法进行深入的研究。但是，目前的研究存在以下问题:1）居民侧面向经济性指标的空调系统单目标调度算法无法满足居民用户的多目标优化需求;2）以居民用户为纯粹电能消费者的调度算法无法满足智能电网环境下居民用户构成家庭微电网、成为电能产消者的调度需求;3）面向电动汽车安全接入电网的调度算法没有考虑电动汽车V2H(vehicle-to-home)功能对用户的影响;4）现有的多家庭协同调度算法以向电网提供调频、调峰和旋转备用为目的，尚未有文献研究通过多家庭协同控制消除单家庭独自优化调度时产生负荷反弹效应的问题。　　本文针对上述问题开展了研究工作，主要研究内容和取得的成果如下:　　(1)研究了智能电网环境下居民侧空调系统多目标优化调度算法。首先提出了智能电网环境下空调系统运行的新模式。然后，提出了一种度量用户温度舒适度的指标，并建立了一种同时考虑用户舒适度和用电费用的空调系统多目标优化调度模型。在建模过程中，利用情景分析法处理了室外温度预测误差带来的不确定性，采用改进粒子群算法对所建模型进行求解。最后，通过仿真实验对算法进行了验证。仿真结果表明所提算法能够有效将空调系统的部分负荷从高电价时段转移到低电价时段，减少了用户用电费用和降低电力系统峰值负荷，提高电力系统的稳定性;多目标算法为用户在舒适度和经济性之间的灵活控制提供了一种有效手段。　　(2)研究了智能电网环境下居民用户作为电能产消者的家庭微电网调度算法。首先，提出了智能电网环境下家庭微电网构成框架、能量交换模型，该框架综合考虑了电能生产、存储、消费、向电网卖电能力对用户的影响。然后，按照设备运行特性和用户偏好，分别为空调系统、电热水器、电动汽车、洗衣机、干衣机和洗碗机等家庭环境内的主要可调度用电设备建立了舒适度指标;基于这些指标建立了能够同时最优化用户舒适度和用电费用的家庭微电网多目标优化调度模型;最后提出了家庭微电网多目标优化调度算法，并进行了仿真实验验证。仿真结果表明本文算法能有效地实现负荷的削峰填谷，同时兼顾用户的舒适度和用电费用，有利于提高可再生能源的利用率，支持在居民侧实现需求响应。　　(3)研究了智能电网环境下在家庭微电网的框架下实现电动汽车V2H功能的调度算法。首先，提出了含有V2H功能的家庭能源管理系统的组成结构，分析了电动汽车不同的接入状态和荷电状态下，家庭能源管理系统各组成部件间的能量分配关系;然后，建立了含有V2H功能的家庭能源管理系统最优调度模型;最后提出了含有V2H功能的家庭能源管理系统优化调度算法，并进行了仿真验证。仿真结果表明通过利用电动汽车的V2H功能，在高电价时段将电动汽车储存的电能供给家庭环境内的其他负载使用，可有效降低用户的用电费用。　　(4)以电动汽车充电过程为例，研究了智能电网环境下多用户协同控制消除RTP电价机制下多用户独自优化调度时产生的负荷反弹效应的调度算法。首先提出了智能电网环境下多电动汽车的协同充电方式;然后，建立了各个电动汽车的最优充电模型;最后，提出了一种基于注水算法和基于充电功率按比例分配充电容量的多电动汽车协同充电调度算法，并进行了仿真验证。仿真结果表明该算法能够有效避免变压器负载超限;与现行的超载时才向用户发送DR(Demand Response，DR)信号的方法比，本文算法控制下更多用户能够在调度结束时电动汽车SOC达到指定值，并且充电费用低于现行方法下的充电费用。　　(5)建立了智能电网环境下家庭能源管理系统实验平台，并对算法进行了初步验证。该平台展示了智能电网环境下，家庭能源管理系统的新特点、新功能和新结构、家庭微电网的构成特点和家庭环境内用户新型用电方式、居民侧用户和电网的互动方式及需求响应实施的效果。利用该平台对本文所提算法进行了初步验证。