近年来,随着需求响应和智能电网技术的发展,分布式能源逐渐应用在居民用电中,智能家庭设备在居民用户中得到了快速发展。但智能电网需求响应研究,主要针对大中型建筑、电动汽车充电站等用户展开,针对居民用户侧研究较少。因此,本文在云计算环境下,兼顾电网侧与用户侧的需求,研究了楼宇用户用电优化调度问题。主要研究内容如下:首先,对云计算平台进行了介绍,分析了云计算平台在电力系统中的应用。并且对用户用电设备特性进行分析,用户根据其用电习惯和设备运行特性将楼宇用户分为四类,并将用电负荷分为三类:不可控负荷、可中断负荷、可转移负荷。其次,结合分时电价信息,考虑用户侧三种优化目标:用户不满意度最小化、用电费用最小化、碳排放最小化,并分别针对三个优化目标建立模型。并且对Pareto理论进行了介绍,给出了多目标优化问题的数学描述以及非支配解和非支配解集的定义。提出一种基于种群分布式的并行遗传算法(populations distributed parallelgenetic algorithm,PDPGA)的求解方法。将计算任务分配给局域网的多台子节点计算机并行执行。最后,以夏季某智能用户的用电情况为例,在Matlab环境下建立并模拟该模型。通过对比分析,本文提出的多目标优化策略能够在不影响用户用电体验的前提下有效地较好地实现用户的节电和舒适目标,减少碳排放量。同时改进的PDPGA优化方法能充分利用云计算平台的计算资源,降低优化计算时间,并且使居民负荷参与需求响应,协助维持电网的稳定运行,体现了智能楼宇绿色、安全的特征以及智能电网灵活、互动的特点。