最后通过matlab/Simulink利用实际发电和用电数据，对算法进行仿真，验证了算法的正确性。

随着新能源行业的快速发展和智能电网技术的不断实践，分布式发电技术得到大力的发展。为推动分布式发电的应用，国家发展改革委2013年印发关于《分布式发电管理暂行办法》，提出对于分布式发电，电网企业应提供并网服务，政府给一定补贴等规定。

家庭供电网络不在是单一的用电负荷的角色，而兼有发电的角色。家庭负载也不是单一的由交流电网供电，而是还有本地的分布式电源供电。家庭能效管理与能源消费也不在是简单的用电管理，智能电网与家庭能效的管理是一种双向互动的方式，有很强的关联性。

家庭能效管理会主动参与到智能电网的综合控制中，达到电网可以给用户更经济更好的服务，同时家庭负荷可以通过避免电网高峰时段运行等方法确保电网更加安全有效的运行。

智能电网与分布式电源的结合，催生了家庭微电网能效管理概念的提出和发展。近几年来已经有大量的研究和实践，分布式电源在家庭中的不断应用带动了整个行业发展模式的改变。户用分布式发电中应用最多的是光伏发电，分布式光伏发电与储能结合起来可以实现对家庭能效的优化利用。

光/储一体化智能逆变器可以实现光伏电池板和储能蓄电池同时接入电网运行，并通过对电池板和蓄电池的协调管理，实现最大功率并网发电、功率可调度并网发电和离网运行三种工作模式。将智能家庭能效管理策略与光/储一体化智能逆变系统结合可以实现家庭用电的优化控制，提高家庭用电经济性。

本文提出一种基于光/储一体化智能逆变器的家庭能效管理策略，给出了家庭微电网系统的整体架构图，做了详细的介绍。通过对家庭能效管理的数学模型的分析提出一种针对分时电价的能效管理策略，达到家庭用电费用最低的目标，通过Matlab/Simulink仿真分析验证了控制算法的正确性。

1、基于智能逆变器的家庭微电网的系统整体架构模式

由各种分布式电源、储能单元、负荷以及监控和保护装置组成的集合，具有灵活的运行方式和可调度性能，能在并网运行和离网运行两种模式间切换，这是微电网的定义。而家庭微电网可以理解，在一户人家的用电网络具备上述定义中的功能和特点，我们就可以称之为家庭微电网。

本文设计一种基于智能逆变器的家庭微电网系统，可以实现微电网的相关功能，并且使用设备数量很少，便于应用于安装分布式发电的用户家庭中。

1.1光/储一体化智能逆变器功能简介

分布发电中用的并网逆变器的特点是功率等级小，但集成的功能较多，较传统并网逆变器更智能。光/储一体化智能逆变器可接入两路独立的光伏发电单元，和一路储能单元，具体结构示意图如图1所示。

图1 智能逆变器系统结构

这里设计的系统，光伏电池板的电压一般在150V到300V左右，储能蓄电池系统的电压一般在45V到65V左右。逆变器主要有4部分组成，两个BOOST升压DC/DC变换器，用来接两路独立的光伏发电，可以实现升压、MPPT等功能;一个双向DC/DC变换电路，采用DAB拓扑结构，可以实现升、降压和对于蓄电池的充放电，通过对电池的充放电兼顾稳定直流BUS电压等功能;一个单相逆变电路，采用H桥结构，可以实现逆变并网、离网、PQ可调节等功能。

1.2家庭微电网系统架构

图2为一个家庭微电网的系统柜图。从图中系统可以看出，本文设计的家庭微电网系统可以接入分布式光伏发电和储能蓄电池，并且应用智能逆变器，可以实现并网运行模式和离网运行两种工作模式。在并网工作的时候，输出的有功功率和无功功率的大小可以接受上层的控制指令。双向计量装置可以实现对用户与电网之间功率交换进行双向计量。

如果光伏发电的功率大于本地负载的用电功率，并且蓄电池的电量也充足的情况下，可以将多余的电量送到电网。在偏远山区或者电网不稳定的地区，可能出现电网故障或者电网不稳定的情况，此时系统可以断开并网开关，工作在独立模式，由光伏发电和蓄电池来提供电能，智能逆变器工作在电压源模式。

微电网监控系统和能量管理系统可以实现对系统中设备的监测与控制，根据具体目标和实际情况会加入能理管理策略在微电网的监控平台中。LabVIEW以其入门简单，开发周期短，开发成本低等优点在中国得到了越来越多的应用，本文中监控系统采用LabVIEW软件开发。

智能逆变器通过485通讯线与数据采集卡连接，本地负载或者控制本地负载的开关与通过485通讯线与数据采集卡连接，能效管理系统直接与采集卡进行数据传输，最终实到对整个系统的综合管理。

图2 家庭微电网系统框图

2、家庭电力消费的数学模型(略)

3、家庭能效管理控制策略(略)

4、仿真结果与分析(略)

5、结论

本文对家庭系统的构建给出了详细的说明，对于智能逆变器的组成和功能进行了介绍。在此基础上，通过对家庭用电电源和负荷的深入分析，得到数学模式。并且以数学模型的形式，给出了能效管理的控制策略。最后用Matlab/Simulink对实际数据进行仿真计算，验证了能量管理算法的正确性和可行性。

本文中为了不影响用户对负载的使用，对于负载没有进行管理，下一步工作可以进一步对负载进行分类，对于负载的工作功率大小和工作时段进行调节，实现更优化的能效管理策略。