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文献综述
一 智能家居电能管理的研究背景及意义现如今，电力应用于人类生产、生活的方方面面，并且随着人类社会各方面的发展，电力的需求量也在不断地增加。
文献[1]表明，居民家庭作为电网中的用电大户，占一个国家总用电量的30%-40%，并且随着人类社会经济、技术的发展，用电量还将进一步增长，因此进行住宅节能管理设计就显得十分必要。
而通过智能家居的电能管理，可以降低居民在电费上的支出，并且削峰填谷，改善电力系统负荷曲线，降低电网公司的投资成本，具由十分重大的现实意义。
由于智能家居的电能管理有着许多的优点，许多学者对家庭能源管理系统展开了研究。
家庭能源管理系统主要可以分为智能电表、智能终端以及以电动汽车为代表的分布式电源几部分。
对于智能电表，文献[22]中电网公司提出的一款智能电表基本能够满足应用的需求，因为现阶段的研究更多的还是集中在智能终端上。
智能终端研究开发的重点主要集中在建立负荷模型来预测负荷以及优化决策方案等方面。
负荷预测方面，依托强化学习、神经网络、粒子群算法等算法，已经取得了许多的进展，模型的准确性、算法的快速性都有一定的提升，但目前的难点有两个，一是机器学习需要大量的数据，因此快速性还是难以保证，二是负荷受到天气、电价、温度等多种因素影响，具有很大的随机性。
在决策优化方面，已经可以从减少用户电费、保证用户舒适度、优化电网负荷曲线等几个方面对家庭电能进行管理，通过大量的仿真可以看出这些研究都颇具成效。
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