论文以智能家居系统为基础研究平台,从用户侧出发,兼顾网侧需求和用户体验,研究了楼宇住宅用电综合调度优化问题。提出了用户侧能源调度管理系统的整体设计思想及框架结构。构建了能有效降低用户用电消费,增加新能源消纳,同时为大电网稳定出力的能源调度模型。还针对用户用能特性在用户可接受程度上提出使用两种高效的智能优化算法获取用户最佳用电方案的方法。本文所提的系统架构模型可以为能源互联网中用户侧接口软件的设计提供参考,所提算法可以快速高效地解决智能家居能源管理系统中能源调配方案优化,以实现更加智能化,信息化,人性化的应用服务,提高用户体验水平。本文主要的工作分为以下几个部分:(1)综述了能源管理系统理论体系,提出数据为核心的能源管理系统模型。针对智能家居系统环境特点,对适应于智能家居系统的能源管理系统框架展开研究。分别从市场需求和用户需求出发,结合用户接受度,市场变量,行业发展环境等因素,提出以用电数据为核心的智能家居能源管理系统设计思想。同时搭建了负荷用电数据感知平台有效解决了负荷用电数据感知问题,对用电负荷实时数据的采集,传输,存储,处理给出了一套解决方案。(2)提出离散式分子动理论优化算法并实现了家庭负荷调度优化。针对用户自然用电时间集中,电网侧普遍出现的负荷高峰和低谷问题,通过分析用户用电数据得出用户用能规律和家电负荷运行规律,提出了分时段用电调度模型。针对模型维度高,多约束,强非线性的特点,提出离散式分子动理论优化算法并在该模型上对用电优化问题进行寻优求解。针对算法提出对象映射法,构成双重编码结构,大大提高了算法在本文研究问题上的优化效率,在有限的可调度空间中得出合理的用电方案。调度结果满足了保持用户体验,降低用户电费支出,增加新能源的消纳,同时可以为大电网的稳定出力等多方要求。(3)提出多目标分子动理论优化算法优化家庭能源调度并得出了更优方案。多目标分子动理论优化算法以单目标分子动理论优化算法为基础,保留了单目标分子动理论优化算法的进化机制,引入非支配排序筛选法进行精英个体筛选,提出基于欧氏距离的统计去重方法,调整了算法寻优路径。多目标分子动理论优化算法在一套测试函数测试结果显示出很强的鲁棒性和优化效率。在解决用电调度优化问题上相对于单目标算法用时更短,优化效果更好,能同时得出大量具有不同维度倾向的用电调度方案,可以满足实际应用中用户随机性需求多的情况,给用户更多的选择空间,具有非常强的应用价值。