背景
電力廣泛套用於我們日常生活、生產的各個領域，隨著經濟和社會的發展，全社會的電力需求量持續增加，電力生產、傳輸、使用過程中的效率對經濟可持續發展、環境保護等方面具有重要影響。居民側用電量占社會總用電量的36.6%，但研究表明該領域的用電效率低，浪費嚴重。為此，美國和部分歐洲國家於20世紀70年代開始了家庭能源管理系統(HEMS)的研究，提高該領域的用電效率，達到節能減排的目的。
家庭能源管理系統利用感測器採集室內環境、人員活動和設備工作狀態信息，通過對這些信息的分析來對用電設備進行調度和控制，在滿足用戶舒適度的前提下減少電能消耗，提高用電效率。近幾年智慧型電網技術的發展為家庭能源管理系統的研究提供了新的機遇與挑戰。
智慧型電網是為解決傳統電網的不足而提出的，它是當前學術界的研究熱點之一。不同於傳統電網中只存在單向的能量流，智慧型電網中的能量流是雙向的，並且智慧型電網採用了先進的信息通信技術，網路中還存在雙向的信息流。家庭能源管理系統作為智慧型電網在居民側的延伸，它是智慧型電網的重要組成部分。智慧型電網為家庭能源管理系統提高居民側用電效率、實現節能減排提供了新方法。同時，智慧型電網也為家庭能源管理系統提出了新的功能需求，智慧型電網眾多新功能的實現都需要家庭能源管理系統的支持 。
目前，國內外研究人員和科研機構正在對智慧型電網環境下的家庭能源管理系統進行深入的研究。首先總結了智慧型電網環境下家庭能源管理系統新的功能需求;然後給出了實現這些功能所需的系統組成結構和功能模組;最後描述了智慧型電網環境下家庭能源管理系統技術體系，並從檢測技術、網路通信技術和最佳化調度算法三方面對該領域的研究現狀進行綜述，討論了其中存在的技術挑戰，指出了未來的研究方向。
智慧型電網環境下家庭能源管理系統新需求
在不同的電網結構下家庭能源管理系統具有不同的功能，家庭能源管理系統作為智慧型電網的有機組成部分，智慧型電網為其提出了新的功能需求。
傳統電網的能量流向是單向的，即電能由少量大容量發電廠集中生產，然後通過大規模的輸電網、配電網送至用戶側，最終由用戶消費掉。在這種模式下，家庭用戶只是電能的消費者，被動參與電網的運行，家庭能源管理系統的功能就是提高用電效率，實現節能減排，功能單一；並且這種家庭能源管理系統主要考慮單一用戶用電效率的提高和舒適度的增加，並未考慮大量用戶協同工作對電網的影響。
智慧型電網除了大容量集中式發電廠外，還包含大量分散式電源和可再生能源，它具有複雜的潮流分布。電網和用戶之間的能量流是雙向的，家庭用戶不僅可以消費來自電網的電能，而且可以將本地分散式發電裝置產生的多餘電能售給電網以獲得相應的經濟效益。
智慧型電網是一個完全自動化的供電網路，其中的每一個用戶和節點都得到實時的控制，並保證從發電廠到用戶端電氣之間的每一個點上的電流和信息的雙向流動；能保證電網上各成員之間的無縫連線和實時互動 。
除了提高居民側用電效率、實現節能減排外，智慧型電網環境下的家庭能源管理系統需要具備以下新功能：
1)支持需求回響在居民側的實施。目前電力資產利用效率低，研究表明20%的系統容量僅用於滿足電力峰值需求，其運行時間僅占系統運行時間的5%。通過實施需求回響可以降低電力需求的“峰谷比”和電力資產投資額，提高電力資產的利用效率，增強電力系統運行的安全性。需求回響在大工業用戶和商業用戶中已經得到了實施;然而單個家庭用戶用電量少，而用戶數量眾多，在傳統電網下無法有效實施需求回響。但據美國能源管理委員會報告，居民用戶側是通過實施需求回響來削減電力峰值需求的最大潛在領域。在智慧型電網環境下，藉助於家庭能源管理系統可以實現這一功能。此外，居民用戶通過家庭能源管理系統對電力公司發布的動態電價信號進行合適的回響，對用電設備進行最佳化控制可以降低用戶用電費用。
2)支持風力發電、光伏發電等分散式可再生能源接入電網。智慧型電網中存在大量的分散式電源，其中風電和光伏發電是居民側最常見的分散式可再生能源形式，它們對於提高可再生能源的利用率、最佳化能源結構、降低用戶用能費用具有重要意義，但同時使配電網中的潮流複雜化。另外風能、太陽能具有間歇性和隨機性的特點，風電和光伏發電的大規模接入會給電網電能質量和電網的安全運行帶來挑戰。家庭能源管理系統需要為家庭用戶擁有的分散式可再生能源接入電網提供支持。
3)支持大規模電動汽車安全接入電網。電動汽車具有節能環保、運行費用低的優點，對於減少交通運輸領域的能量消耗和溫室氣體排放具有重要的作用。但電動汽車具有電池容量大、充電功率高、接入電網充電時間集中的特點。大量電動汽車無序接入電網充電會造成電力需求峰值增加，電網供需失衡，輸電線路和變壓器過載等後果，降低電力資產利用率，縮短設備壽命，威脅電網的安全運行。通過家庭用電網路接入電網是電動汽車入網充電的重要方式之一，利用家庭能源管理系統對電動汽車的充電過程進行控制可以削弱或消除電動汽車上網充電對電網的不利影響，同時減少用戶的用電費用。
綜上，智慧型電網環境下家庭能源管理系統除了實現提高用電效率、節能減排的基本功能外，還要為居民側需求回響的實施、分散式可再生能源和大規模電動汽車安全接入電網、降低用戶用能費用提供支持，這些新需求的實現為該領域的研究提出了新挑戰。
智慧型電網環境下家庭能源管理系統組成
與傳統的家庭能源管理系統相比，智慧型電網環境下的家庭能源管理系統實現的功能更多、更複雜，需要全新的系統結構支持這些功能的實現。智慧型電網環境下家庭能源管理系統主要包括三類設備：用電負載、儲能設備和分散式電源。根據用電模式和用戶需求不同，用電負載分為可調度負載和不可調度負載。高壓交流輸電系統、洗衣機、乾衣機、熱水器、洗碗機、電動汽車、用於家庭泳池的抽水泵等，在一定條件下對這些設備的運行進行調度不會影響到用戶的舒適度，它們是可調度負載。不可調度負載主要包括計算機、印表機、冰櫃、家庭娛樂系統、照明系統、安保系統等，對這些負載進行調度會嚴重影響用戶的需求滿意度。對可調度負載的運行進行最佳化調度是實現居民側需求回響的重要途徑之
電動汽車是一種特殊的可調度負載，它不僅可以從電網中吸收電能滿足用戶的交通需求，而且還可以向家庭環境內的其他用電負載提供應急電能。大量電動汽車在集合者的協調下可以組成大規模的電動汽車群協同工作，通過聯網功能在用電高峰期間將電動汽車存儲的電能回饋給電網，起到調峰等輔助作用。電動汽車需要在家庭能源管理系統的控制下有序接入電網，以消除大量電動汽車無序接入電網造成的危害 。
目前，居民側的分散式可再生能源主要是風力發電和光伏發電。由於風能和光能的間歇性、隨機性，以及風能的反調節特性，需要利用儲能裝置改善風電和光伏發電的電能質量，維持系統穩定，提高其利用率。風電、光伏發電主要供給用戶自身使用，多餘的電能賣給電網。
儲能系統除了用於提高可再生能源的電能質量和電能利用率外，還可以在電力需求的“谷底”從電網吸取電能，在用電高峰時期供給家庭用電負載使用，或者售給電網來獲取經濟效益，降低用戶的用電費用。
家庭能源管理系統與外界既有能量的交換，也有信息的交換。它通過智慧型電錶與外部電網實現雙向能量流動和計量。智慧型電錶也是電力公司和家庭能源管理系統進行通信的信息接口。
用戶可以通過Internet網路和家庭能源管理系統進行互動，比如通過Web頁面監測當前家庭用能情況，對家庭用電設備進行控制。用戶還可以與朋友、同事等進行節能比賽，獲取節能建議等。用戶也可以通過行動網路與家庭能源管理系統進行互動，實現上述功能。
智慧型電網環境下的家庭能源管理系統主要包含以下五個功能模組：
1)用戶設定模組。用戶通過人機界面對家庭環境內的設備進行參數設定，比如室內環境溫度上下限、洗碗機的開始工作時間、電動汽車的充電完成時間等;可以設定不同用電設備的優先權;選定不同的控制模式。用戶通過此模組完成與系統相關的所有設定。
2)檢測模組。檢測模組用於實現環境檢測、設備檢測和用戶行為檢測。環境檢測包括室內的溫度、濕度、光照等因素的檢測;設備檢測指用電負載、儲能系統、分散式電源的工作狀態檢測，比如電動汽車的當前連線狀態、充電功率、電池荷電狀態等;用戶行為檢測包括用戶物理位置檢測和家庭環境內用戶行為模式的識別。
3)預測模組。風電、光伏發電具有出力不穩定的特點，利用預測算法對其功率輸出進行預測有利於提高它們的利用率。若用戶採用實時電價，還需要對電價進行預測;另外，也可以對家庭環境內的負載進行預測，這些預測結果用於最佳化調度過程以提高系統性能。
4)最佳化調度模組。該模組是家庭能源管理系統的核心，它根據用戶設定、設備工作狀態、環境信息、人員活動信息、電價信息、可再生能源的出力預測等信息對家庭環境內的可調度用電負載及儲能系統的運行進行最佳化調度，達到用戶預先設定的某一最優目標，比如最小化用戶用電費用等。
5)設備監控模組。該模組根據最佳化調度模組計算的結果對用電負載、儲能系統的運行進行控制，實時監測設備的工作狀態，並將設備的工作狀態和當前的用電狀態通過人機界面實時反映給用戶。
家庭能源管理系統利用通信技術將家庭環境內的用電負載、分散式電源、儲能裝置及檢測控制裝置組成網路，實現用能的監控，並實現與外部網路信息流的雙向流動。
關鍵技術及其未來研究方向
智慧型電網環境下家庭能源管理系統的技術體系如右圖所示。物理層由負載、儲能系統和可再生能源三類設備構成;在中間層檢測、預測、用戶設定的基礎上對物理層設備的運行進行最佳化調度，最佳化調度的結果通過設備監控作用於物理層設備上，利用網路通信技術構成家庭能源管理系統通信網路；在中間層的支持下可以實現節能減排、需求回響、可再生能源接入、電動汽車接入等系統功能。
智慧型電網環境下家庭能源管理系統技術體系在此技術體系中，檢測是進行最佳化調度和監控的基礎，最佳化調度是核心，網路通信技術是實現系統的關鍵技術之一 。另一方面，風電、光伏發電出力預測、電價預測和負載預測可直接採用已有的預測算法。因此，從檢測技術、網路通信技術和最佳化調度算法三方面總結智慧型電網環境下家庭能源管理系統的關鍵技術研究取得的成果，討論存在的技術挑戰，並指出未來的研究方向。
家庭能源管理系統的檢測技術
與傳統的家庭能源管理系統相比，智慧型電網環境下家庭能源管理系統檢測的物理量範圍更廣、頻率更高、粒度更細。以檢測用電設備的耗電量為例，智慧型電網環境下的家庭能源管理系統不僅要檢測家庭用戶的總用電量，還要將用電量細化到具體的用電設備和用電時段上。傳統檢測方法需要為每個檢測對象安裝感測器，成本高，安裝、維護難，並且它是一種侵入式檢測方法，難以被用戶接受 。
非侵入式負載檢測方法可以彌補傳統方法的不足，是當前的研究熱點。它由MIT的George Hart提出，最初用於居民樓負載監測。該方法通過分析負載的穩態和瞬態特徵實現負載的識別。非侵入式負載檢測方法只需要在家庭環境內安裝少量感測器檢測關鍵節點的用電量，然後通過算法來確定具體設備的工作狀態和耗電量。非侵入式負載檢測方法中設備特徵選取和識別算法設計是關鍵，目前的算法有時間序列法、維特比算法、整數規劃法、模糊聚類法、人工神經網路法、遺傳算法等。
非侵入式負載檢測方法採用的儀表少、成本低、安裝維護容易，易於被用戶接受，但對於能耗小、工作模式複雜的設備進行識別比較困難，並且隨著設備數量的增加，識別精度下降；大部分算法需要大量的訓練和標定過程。
對家庭環境內用戶的物理位置和行為進行檢測和識別，採用一定的方法對用戶的行為模式進行預測有利於家庭能源管理系統對設備的運行進行最佳化調度。檢測手段除了傳統的紅外法、RFID標籤法外，還可以通過嵌入在家用電器中的無線收發器接收信號強度的變化來檢測人員活動信息。
除了傳統的以數據為中心的人員行為檢測，也可以採用知識驅動的方式進行家庭環境內人員行為檢測，比如利用本體對家庭環境和人員行為進行表示、建模，採用語義推理、分類和領域知識進行人員行為識別。
目前，家庭環境內人員活動行為的檢測和識別主要集中在單用戶方面，在實際家庭環境內往往存在多個用戶，他們之間的行為具有藕合性，增大了行為識別和預測的難度，但識別和預測的結果對提高家庭能源管理系統的最佳化調度性能具有重要價值。
因此，非侵入式檢測識別算法、多用戶用能行為檢測和識別是家庭能源管理系統檢測技術領域未來的研究重點。
家庭能源管理系統的網路通信技術
與傳統的家庭能源管理系統不同，智慧型電網環境下的家庭能源管理系統不僅要對單個家庭環境內的用能進行最佳化、管理，而且多個家庭還要協同工作，因此，智慧型電網環境下的家庭能源管理系統需要家域網、小區網路和廣域網三種網路的支持。每個家庭能源管理系統含有一個智慧型電錶，它是家域網與外部網路進行信息交換的接口。同一區域的眾多智慧型電錶構成小區網路，來自各個智慧型電錶的數據在小區網路數據聚合中心進行聚合，再通過廣域網送到電力公司用於實現用能計量、負載預測等功能;電力公司發布的需求回響控制命令、電價等信息沿相反的路徑傳輸。三種網路之間的關係如右圖所示。
家庭能源管理系統相關網路由於用戶移動、增減用電負載等操作會造成網路拓撲結構頻繁改變，因此不適於採用有線方式組建家庭能源管理系統通信網路。無線通信技術是當前組建家庭能源管理系統家域網的主流技術，其中ZigBee技術由於具有低功耗、自組織、拓撲結構靈活、低成本等優點，是家庭能源管理系統家域網最常用的通信方式 。
家庭環境內含有大量種類多樣的設備，由不同的製造商生產，採用不同的通信標準，儘管ZigBee技術在該領域得到了廣泛套用，但尚未形成家庭能源管理系統家域網的統一通信標準。這增加了系統集成的難度。
另外，目前家庭環境內的大部分用電設備檢測、通信功能有限，需要外置的檢測、通信模組來檢測自身用能情況和組成網路，這種方式使家庭能源管理系統實施難度大、成本高、不易被用戶接受。
互操作研究仍是家庭能源管理系統家域網領域研究的熱點。通過和智慧型家電製造商聯合制定家庭能源管理系統的標準，未來的智慧型家電自身含有能量檢測和通信組網能力，來自不同製造商的智慧型家電能夠按照同一標準自動組網，自我報告自身用能情況。這種標準的制定有利於解決目前家庭能源管理系統存在的能量檢測精度低、設備互操作難的問題，降低家庭能源管理系統的實現成本，提高用戶接受度。
網路安全問題是智慧型電網環境下家庭能源管理系統網路通信領域另外一個研究熱點。在智慧型電網環境下，用戶通過Internet和行動網路可以對家庭環境內的設備進行監控，同時家庭能源管理系統採集大量的用戶用電數據。非法用戶可以通過用戶用電數據的分析推斷出用戶的生活習慣，造成用戶隱私泄露;非法的網路入侵會威脅到系統的安全運行，造成用戶的經濟損失。因此，研究相應的網路安全技術對於保障家庭能源管理系統的安全運行和用戶隱私及經濟利益具有重要的意義。
但家庭能源管理系統中的設備存在資源受限、計算能力弱的特點，比如，智慧型洗衣機的控制器是典型的中低端嵌入式微處理器，其計算能力有限。並且家庭能源管理系統網路中涉及控制的信息傳輸要滿足硬實時性的要求。所以傳統的Internet網路安全技術不能滿足系統需求，因此計算資源受限情況下滿足實時性要求的網路安全技術是未來的研究重點。
另外，家庭能源管理系統採集大量的用戶用電數據，內含用戶隱私，如何在滿足電力公司正常需求的前提下儘量保護用戶隱私也是值得研究的方向之一。
家庭能源管理系統的最佳化調度算法
對家庭環境內的用電設備進行調度減少設備的空閒損耗、提高用電效率是傳統家庭能源管理系統的主要調度目的。智慧型電網環境下家庭能源管理系統實現功能的多樣性、可再生能源出力的不確定性、動態電價、能量流動的複雜性等因素都增大了最佳化調度的難度。管理系統中的右圖所示是智慧型電網環境下家庭能源能量流圖，箭頭表示能量流動的方向，箭頭上的符號表示功率的大小。
智慧型電網環境下家庭能源管理系統能量流圖虛線框內的部分為單個家庭用戶擁有，它和大電網之間存在雙向的能量流動關係：家庭用戶可以從大電網購買電能供用電負載消耗，或由存儲系統儲存，並為此支付相應費用;在動態電價機制下，購買電能時段的選擇直接影響到用戶支付費用的多少。用戶也可以將分散式電源產生的多餘電能和儲能系統儲存的電能出售給電網來獲得相應的收益，並且售電時段的選擇也與其收益大小密切相關。
分散式電源產生的電能可以供給用電負載消耗、儲能系統存儲和售給大電網，在一特定的時刻，不同的選擇會對用戶的用能費用產生不同的影響。同樣，儲能系統能量存儲、釋放策略的選擇也影響著用戶的用能費用。因此，對虛線框內用戶擁有的部件進行控制，實現各組成部分之間的能量流動方向和大小進行最佳化調度對降低用戶總用能費用具有重要的意義。
光伏發電和風力發電的功率輸出不穩定，根據它們的出力預測對可調度用電負載和儲能系統的運行進行調度，能夠提高可再生能源的利用率。此外，需求回響的實施和大規模電動汽車的安全接入電網都需要最佳化調度算法的支持，因此最佳化調度問題是智慧型電網環境下家庭能源管理系統的核心問題。
根據最佳化調度的目的不同，當前的最佳化調度算法主要分為以下三類:總用電功耗小於目標值的調度算法、最大化可再生能源利用率的調度算法、最小化用戶用能費用的調度算法。
1)總用電功耗小於目標值的調度算法。在居民側實施需求回響除了利用動態電價信號通過經濟刺激方法引導用戶改變用電模式外，電力公司還可以根據當前的電力供應情況，直接向用戶發布需求回響控制信號，向用戶指定需求回響的持續時段和在此期間該用戶的家庭用電上限，電力公司根據事先與用戶簽訂的協定為用戶支付相應的經濟補償。用戶收到需求回響控制信號後，通過家庭能源管理系統中的最佳化調度模組對家庭環境內的用電設備進行調度，確保滿足需求回響控制信號的要求，必要時可以犧牲用戶的部分舒適度。
最佳化調度算法不僅要考慮可調度負載對家庭總用電量的影響，還要考慮不可調度負載及可再生能源出力不確定性對調度結果的影響。
2)最大化可再生能源利用率的調度算法。光伏發電和風力發電的出力不確定性不利於它們大規模接入電網，限制了它們的利用率，通過大容量的儲能系統可以削弱出力波動，提高可再生能源的利用率，但該方法成本高，不便推廣。同時光伏發電、風力發電的出力波動大，儲能系統的容量不易確定，儲能系統的利用效率低。家庭能源管理系統通過對用電負載和儲能系統的調度，優先消納本地光伏發電、風力發電等可再生能源產生的電能，有利於提高可再生能源的利用率，降低可再生能源出力波動對電網的不利影響。
家庭能源管理系統可以根據天氣預報網站分小時發布的天氣預報信息對可再生能源的出力進行預測，然後根據電價的預測結果和用電負載的優先權對用電設備進行調度，從而最大化可再生能源的利用率，並最小化用戶用能費用。
將電動汽車的充/放電與可再生能源發電預測相結合，建立一個同時計及具有V2G功能的電動汽車、風電和光伏發電系統出力不確定性的電力系統協同調度模型，可平抑可再生能源的出力波動，改善電力系統運行的經濟性，提高可再生能源的利用率。
3)最小化用戶用能費用的最佳化調度算法。在智慧型電網環境下，家庭能源管理系統除了降低負載的空閒損耗來降低用電費用外，可以採取多種方法來降低用戶用電費用:回響電價信號，將部分負載從“高電價時段”調度到“低電價時段”;根據可再生能源發電的出力狀況協同控制用電設備增加低成本可再生能源的利用量，減少從電網購買的電能；將可再生能源產生的多餘電量售給電網；利用儲能系統在低電價時存儲電能，在高電價時供給用電負載或售給電網獲取經濟效益等。
不同的調度算法考慮的對象範圍不同，高壓交流輸電系統用電占整個家庭電能消耗的22.3% 到49%，提高高壓交流輸電系統的效率是實現節能減排、用戶側需求回響的重要手段，對降低用戶用電費用具有重要意義。因此，高壓交流輸電系統的最佳化調度算法是該領域當前的研究重點之一。根據動態變化的電價和室外溫度的變化對未來時段高壓交流輸電系統的溫度設定進行最佳化調度，能夠在保證用戶舒適度的條件下降低用戶用能費用。檢測室內人員活動信息，分析用戶行為模式，有針對性地高壓交流輸電系統的運行進行最佳化調度也可以提高使用高壓交流輸電系統的效率，降低用戶用能費用。利用房屋具有的儲能特性，根據可再生能源的出力狀況對高壓交流輸電系統進行控制，通過提高可再生能源的利用率來降低用戶用能費用。
家庭用戶不僅關心高壓交流輸電系統的用能費用，更關心整個家庭環境內的總用能費用，因此最佳化調度算法還要考慮其他用電負載、儲能系統和分散式電源對最佳化調度結果的影響。對家庭環境內的分散式能源資源和儲能系統進行最佳化調度，也可以降低用戶的用能費用。與只考慮用電負載、儲能系統、分散式能源中的某一類或幾類的最佳化調度算法相比，在統一的框架下綜合考慮用電負載、儲能系統和分散式電源的最佳化調度模型和算法能夠獲得更優的結果。
在實際套用中，並非所有用戶都同時擁有用電負載、儲能系統、分散式能源和向電網出售電能的能力，但研究表明用戶擁有儲能系統、分散式電源和向電網出售電能的能力有助於降低用戶的用能費用。
T.Hurbet和S.Grijalva 在最佳化調度算法僅考慮用電負載的基礎上，依次加入儲能系統、用戶向電網售電能力、光伏發電系統和發電機組，每種情況下都用三種不同的算法對系統進行最佳化調度。
智慧型電網環境下家庭能源管理系統的最佳化調度算法除了以上三類主要算法之外，一些研究人員提出了通過對一定數量的高壓交流輸電系統、熱水器、電動汽車進行協同調度控制，為電力系統的運行提供調頻、調峰等服務的算法。
研究表明用戶的用能費用與用電負載、儲能系統、分散式電源和向電網出售電能等因素均有關係，但在統一的最佳化框架下綜合考慮這些因素的研究目前較少。另外，已有的調度算法對可再生能源出力預測、負載預測、電價預測、用戶用能不確定性和環境因素(比如室外環境溫度)等不確定性因素對最佳化調度結果的影響研究不足。因此，在不確定性環境下基於統一最佳化框架綜合考慮各種因素的調度算法是該領域未來的研究方向之一。
結語
在智慧型電網環境下，居民用戶擁有用電負載、儲能系統、分散式電源等設備，家庭環境內的用電網路已經構成一個家域微電網。家庭能源管理系統為節能減排、提高用電效率及智慧型電網環境下的居民側需求回響實施、分散式電源和電動汽車接入網路提供支持。研究人員在家庭能源管理系統結構、檢測技術、網路通信技術、最佳化調度算法等領域進行了深入研究，但仍存在一些挑戰尚未解決。對智慧型電網環境下家庭能源管理系統的研究有助於智慧型電網技術在居民側的實施，能夠促進智慧型電網技術的健康發展。
