随着智能电网技术的迅速发展,家庭用电负荷的管理逐渐成为智能电网在用户侧的延伸,对家庭用电的优化逐渐成为行业的热点,但大部分研究成果都是如何实现家庭用电信息的采集和对电能的控制,而对基于用户舒适性体验的家庭需求响应用电负荷的优化控制策略的研究成果却非常少。因此,本课题对智能电网下基于用户舒适性体验的家庭需求响应用电负荷的优化控制策略进行分析研究。本文的主要研究内容是:首先,通过查阅国内外相关文献,对需求响应以及智能电网和家庭智能用电的相关研究做适当介绍。并针对国内的家庭智能用电方面存在的问题,引出本文的具体研究内容。其次,根据家庭负荷用电的组成,对家庭用电模式的发展进行分析,引出基于需求响应的家庭用电模式。对家庭用电负荷进行分类,并确定各用电负荷的优先级;分别对家庭用电负荷特性、分布式发电系统以及用户用电舒适度体验建立相关的模型,并提出了基于用户用电费用和用户舒适性指标的综合性指标,构建了多目标约束函数优化模型,为后续基于需求响应的家庭用电优化策略的制定和优化算法仿真提供理论基础。然后,对需求响应进行了概述,并提出了基于需求响应的家庭用电优化的整体控制策略,整体控制策略由四部分组成,分别是:节电省电优化控制策略、节能省电优化控制策略、激励响应优化控制策略和约束条件优化控制策略,分别详细地构建了各控制策略的具体内容。通过对基于需求响应的家庭用电控制策略的研究,最大程度地为用户节省电费的同时又能提高用户的舒适性体验,为第四章中对优化算法的验证提供模型基础。最后,分别详细地介绍了基本粒子群算法、权重改进的粒子群算法。鉴于粒子群算法在后期收敛速度慢的缺点,本文提出了将免疫算法和粒子群算法结合的免疫粒子群算法,作为基于需求响应的家庭用电策略优化的求解算法,列出了相应的算法流程图。最后搭建了MATLAB仿真平台,结合免疫粒子群算法,用户用电控制策略和建立的多目标优化函数进行了MATLAB仿真,仿真结果证明在采用控制策略对基于需求响应的家庭用电进行优化之后,用户的经济性目标、舒适性目标以及所建立的经济性和舒适性的综合性指标均得以提升优化。