据外媒报道，鉴于统计资料不断增长，堪萨斯州立大学（KSU）的研究人员提出了一个模型，采取以居住者为中心的方式，将住宅光伏和电动汽车集成到家庭能源管理系统 (HEMS) 中，同时兼顾居住者的热舒适性、服装行为，及其对电动汽车充电状态（SOC）的关注点。

 （图片来源：AZOM）

全球能源转型的重点是开辟一条通往可持续能源和净零碳的道路。政府和企业已针对这些目标做出承诺，普通居民也在稳步调整其生活，包括使用屋顶光伏（PV）和电动汽车。

屋顶光伏（太阳能电池板）和电动汽车技术日益普及，是由于这些技术越来越实惠。目前，美国使用的能源约3%来自太阳能，足以为1640万美国家庭供电。与此同时，电动汽车的销量持续同比增长。当前预测显示，在中等增长的情况下，到2030年，电动汽车的销量将占所有新车购买量的10%。

研究人员表示，现有大多数HEMS只关注居住者的热舒适度，包括室内温度和湿度，而忽略了居住者的其他行为或关注点，因此很有必要进行这项研究。该团队声称，其HEMS模型有助于降低能源成本，并有望提升HEMS使用率。

家庭能源管理系统建模

家庭能源管理系统（HEMS）提供详细、明了的能源使用信息，使居住者可以更好地管理其能耗，并且可以精确控制某些“耗能设备”，如电动汽车充电点。除了帮助居住者管理成本，HEMS还通过跟踪行为和了解偏好，使家中保持一定的舒适度。但是，该团队指出，以往某些行为和关注点被忽略了，比如居住者的服装。

为了解决这些问题，KSU考虑三种不同的居住者行为，包括服装行为、EV SOC问题、基于热环境综合评价指标（PMV）的热舒适性，探讨由暖通空调（HVAC）、EV和PV组成的HEMS。研究人员Hongyu Wu副教授表示：“随机自适应动态规划（ADP）模型经过修改和扩展，以便确定供暖、通风、空调、居住者着装决定和电动汽车充放电时间表的最佳设置点，同时考虑外部温度、光伏发电量和电动汽车的目的地SOC（arrival SOC）的不确定性。”

HEMS模拟

KSU的研究人员旨在通过一系列模拟，展示其所提出的模型如何在节约成本和舒适的前提下，使居住者受益。未来有可能将算法比较纳入其中。虽然此次研究只在一个地点进行模拟，但这种HEMS模型可有效应用于其他任何气候条件和电价结构不同的地点，以便深入进行此类模拟探讨。

通过运行模型，研究人员发现可节省68.5%的能耗。同时该HEMS模型综合考虑了居住者的理想舒适状态，包括热舒适度、服装行为和电动汽车的SOC问题；以及外部温度、光伏发电和电动汽车的目的地SOC等不确定性。

未来HEMS的影响

随着人们越来越多地采用光伏和电动汽车技术，并将其融入日常生活，找到提高能源效率的方法，具有重要意义。为了满足日益增长的电力需求，目前智能电网技术呈不均衡发展。在帮助了解家庭应用的能源需求方面，HEMS可以发挥核心作用。

现在全球电力需求不断增长，而且随着人口增多，城市和国家电网不断扩大规模，预计相关需求还将继续增长，行业人士将重点关注家庭能源管理系统概念。先进的HEMS不仅可以帮助住宅居住者节约成本，还可以根据房主的行为，准确地学习如何优化长短期能源储存和使用，进而帮助限制电网的能源需求。