家庭用能优化调度对提高用户用电效率、维持电网稳定、并为可再生能源并网发电提供条件具有重要意义。当前,针对家庭用能进行优化调度的研究中,单目标优化调度难以满足电网供给侧和需求侧的需求;单目标和多目标优化调度研究中均存在可调度负载种类考虑不全,难以完全发挥优化调度潜力的缺点;此外,多目标优化调度大多需要分布式发电系统配合,这忽略了现代城镇建筑具有高密度、无条件安装分布式发电系统的特点。针对以上不足,本文基于家庭能量管理系统,考虑多种可调度负载,以最小用户电力成本、最小负荷峰均比以及最大用户舒适度为目标,对城镇住宅家庭用能多目标优化调度策略展开研究,主要研究工作如下:(1)对城镇住宅家庭用能模型展开研究。分析家庭能量管理系统,针对城镇住宅家庭设备等用能的特点选定优化调度的负载类型;对优化调度的负载分别建立反映其热力或储能变化的物理模型,并分析负载在不同用户意愿和用电决策下的运行状态的变化,建立其控制策略;以最小用户电力成本、最小负荷峰均比以及最大用户舒适度作为优化目标,分别定义其目标函数;针对优化调度的负载及优化目标,定义相关约束条件。(2)针对以上多目标优化调度问题,提出一种日前优化调度策略,对家庭次日24小时的用能进行调度安排。基于负荷转移的方法建立目标负荷曲线,并在最小电力成本与最小负荷峰均比之间取得权衡;结合遗传算法与细菌觅食算法的优势,利用遗传算法的全局搜索机制与细菌觅食算法的局部搜索机制提出一种改进的遗传-细菌觅食复合优化算法;基于MATLAB对算例家庭进行日前优化调度仿真实验,分别将遗传算法、细菌觅食算法以及改进的遗传-细菌觅食优化算法应用到日前优化调度的求解中,并对调度结果进行分析。(3)针对用户临时需求变化可能会破坏日前优化调度带来的良好经济效益和较小负荷峰均比的问题,提出一种在日前优化调度的基础上,对短时间内的用能安排进行重新调度的实时优化调度策略。对用户的临时负荷需求进行分析,将实时优化调度问题转换为0-1背包问题,并采用动态规划算法对背包问题进行求解,基于MATLAB对算例家庭进行实时优化调度仿真实验,并对调度结果进行分析。通过研究发现,日前优化调度后的电力成本及负荷峰均比明显下降,用户舒适度增加,其中,改进的遗传-细菌觅食优化算法在日前优化调度问题的求解中具有更好的表现,在分时电价和实时电价两种动态电价下,用户电力成本下降率分别为15.83%和19.83%,负荷峰均比分别为2.89和2.85,且用户的等待时间减少了125分钟,实时优化调度策略能在满足用户临时需求的同时进一步提高用户的经济效益并减少负荷峰均比,与实际负荷相比,基于分时电价和实时电价下进行优化调度后的电力成本下降率分别为17.71%和21.58%,负荷峰均比分别为2.76和2.65。