随着分布式可再生能源的大力提倡以及家庭用电需求的不断增加,在智能电网和智能家居快速发展的契机下,家庭能量管理成为当下研究的热点。为了处理当前家庭能量调度中存在的光伏(PV)出力随机性问题,指导用户更好地用电,提高可再生能源利用率,本文立足于已有科研成果,考虑到光蓄互补的发电模型、分时电价及用户的需求,采用随机规划方法合理调度家庭设备,以节约用户电费支出。首先对家庭光伏发电、储能、用电设备和电价分别进行了建模,确定功率平衡约束及设备运行功率约束条件,以费用最小为优化目标,建立考虑光伏出力不确定性的家庭能量调度数学模型。其次,基于光伏出力概率分布情况,利用概率七步近似模型,选取光伏出力较大概率区间构成典型场景集,场景集中的场景数量少、发生的概率大,此方法还适用服从多种概率密度函数光伏出力。引入辅助二进制变量,利用线性表达技术,将家庭最优调度模型由非线性优化问题转化为线性整数优化问题。通过算例证明该模型的有效性,能很好地解决光伏出力随机性问题,以达到节约费用、提高光伏利用率的目标。最后,鉴于采用单一的概率密度函数对光伏出力建模只有单峰或者双峰的特点,不能描述光伏出力的多峰特性,为提高光伏出力概率模型的准确性,提出采用高斯混合模型(GMM)进行联合概率建模,并采用基于预测强度的方法确定高斯混合模型的聚类数。通过在不同天气类型下的算例结果验证了该模型可以提高描述光伏出力的准确性,在该光伏出力概率模型下的调度策略更接近真实情况。算例结果验证了该模型的精确度和有效性。