碳定价下绿色智能家居光伏系统与储能优化配置的两阶段随机规划模型

本文提出一种两阶段随机规划模型，针对配备光伏(PV)、电池储能(ESS)和电动汽车(EV)充电的智能家居，在碳排定价机制下优化太阳能板容量、储能规模及日常用能调度。该模型通过日前电价和高效电池管理策略，最小化电网能耗成本，并整合EV充电动态提升经济与环境效益，为家庭能源管理系统(HEMS)提供创新解决方案。

　　

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Literature review

近年来，全球能源危机与空气污染的严峻挑战凸显了优化能源消费、降低成本的迫切需求。研究者们提出了多种家庭能源管理系统(HEMS)策略以应对这些问题并提升用户便利性。相关研究可归纳为三大方向（部分研究涵盖其中一项或全部）：

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  A. HEMS中的能源来源（如光伏、储能）
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  B. HEMS的模型类型（如确定性/随机规划）
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  C. 求解方法类型（如CPLEX求解器）

System framework

智能家居是通过远程可控设备实现自动化能源管理的住宅核心单元。其优势在于精准调控能耗（如温控与照明），而HEMS进一步通过建议电器最佳使用时段提升节能效果。本研究框架集成光伏发电、电池储能与EV充电负荷，在碳排成本约束下实现多目标优化。

Results

通过三个不同用户案例的仿真分析（基于GAMS/CPLEX求解器），模型展示了在可变电器使用时段下的调度性能。图5至图14详细呈现了光伏出力、储能充放电曲线、EV充电计划及电网交互等关键优化结果，验证了模型在降低日能耗成本与提升太阳能利用率方面的有效性。

Sensitivity analysis of panel number and daily energy cost

灵敏度分析表明，太阳能板日均成本与碳排税是影响系统最优配置的核心参数。如表7所示，随着电网能源税费的提高，模型倾向于增加光伏板数量以降低外部依赖，凸显碳政策对绿色智能家居可再生能源整合的驱动作用。

Discussion and Conclusion

本研究提出的两阶段随机优化框架突破了传统确定性调度的局限，通过引入光伏发电的不确定性场景，确保了系统容量规划与运行策略的鲁棒性。第一阶段优化光伏板与储能规模，第二阶段制定电器、储能与EV的24小时调度计划，显著降低了电网购电成本与碳足迹。该模型为家庭级能源系统的低碳化设计提供了理论与实践参考。