根据该论文摘要介绍，在智能家居中，由于每个用户的偏好、用电习惯和支出不同，能源管理变得非常复杂。传统方法难以应对这些变化，而强化学习等新技术为此提供了新的解决思路。该研究提出了一种结合了自适应优化算法（SAPOA）和深度强化学习（DQN）的新方法，用于更智能地安排家电运行，优化能源使用，并兼顾用户需求和用电成本。
这种方法能学习家庭的历史用电数据，并根据用户的偏好灵活调整电器的运行时间，从而提高能源效率。相比传统方法，它在处理不断变化的用电行为方面表现更好。实验表明，该方法显著降低了用电高峰与平均用电的比例（峰均比），提升了能源使用的效率和系统的灵活性。
整个系统在 Matlab 平台上实现，并通过用电量、电费和峰均比等指标进行评估，显示出优越的性能。
研究背景
智能家庭能源管理系统（HEMS）已成为现代家庭的重要组成部分，能够自动控制家用电器并智能调整设置，从而实现高效、可持续的能源利用。智能 HEMS 融合了物联网、人工智能和机器学习等技术，能够实时监测和调控家庭用电情况。配备智能电表、智能控制器和多种传感器的 HEMS，可以高效分配电力，并对家用设备进行编程控制，使其在最合适的时间运行。通过引入动态电价机制，系统可根据能源供需、价格变化和用户偏好动态响应，有效降低家庭能源支出并提升系统的可持续性。
随着家庭能源使用日益多样化和复杂化，智能 HEMS 的作用也愈发突出。此类系统不仅提升了能源利用效率，还支持可再生能源的接入与整合，有助于能源的本地存储，降低对环境的影响。其中，需求响应（DR）技术通过响应电价波动或负荷高峰，灵活调控能源使用，提升电网的稳定性，降低整体能源成本，同时助力可再生能源的有效接入。DR 计划通常包括分时电价机制、自动化设备控制和资金激励等措施，旨在引导用户改变用电行为，实现更加高效和可靠的能源管理。
智能 HEMS 广泛应用于实际场景中，依托先进技术实现了卓越的性能表现。借助自适应算法和实时信息反馈，系统可动态调度家庭设备，显著降低能耗的同时提升用户舒适度。为了更好地利用可再生能源并减少对电网的依赖，智能系统能够灵活管理能源的分配与存储，支持光伏发电和蓄能电池等多种能源资源。结合负荷预测与需求响应策略，系统能够准确预测未来用能趋势，将部分用电行为转移至低峰时段，从而减少成本和电网压力。用户还可通过网页或移动应用便捷管理和远程控制家庭用电，进一步提升使用体验。
然而，传统方法如启发式算法、基于规则的系统以及基础的强化学习模型，往往缺乏灵活性，难以及时响应实时的能源使用变化。这些方法通常无法提供最优解决方案，难以应对多目标能源管理所涉及的复杂性。例如，基于规则的系统难以适应动态电价与用户行为的变化，往往导致能源利用效率不高。
为解决上述问题，该研究提出了一种结合自适应 Puma 优化算法（SAPOA）与多目标深度 Q 网络（MO-DQN）的新型智能 HEMS 架构。该系统能够根据用户需求动态自适应调整，即使在无可再生能源支持的条件下也能有效降低用电成本，提升系统效率。这一方法的创新之处在于融合了自适应优化与强化学习的优势，使系统可通过历史用电数据学习用户行为，并在设备调度方面取得优于传统方法的效果。SAPOA 增强了优化过程的灵活性，而 MO-DQN 则提供了一种在成本节约、用户舒适度等多个目标间实现平衡的策略。
该研究的主要贡献如下：
提出了一种融合 SAPOA 与多目标 DQN 的新型需求响应方法，能够更加高效地处理用电动态、费用控制及用户偏好等问题。
所提出的方法可根据历史使用数据，调整用户偏好，并优化空调、洗衣机、冰箱等主要家用电器的运行时间，从而在提升能源效率的同时有效降低用电成本。
图1：家庭能源管理系统的架
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更多论文详情，参见：https://www.nature.com/articles/s41598-025-08125-9#Sec20
结论
新型智能家庭能源管理系统 (HEMS) 采用需求响应 (DR) 策略、SAPOA 和 MO-DQN 网络，有效解决了能源消耗、成本和用户偏好等动态问题。与依赖静态优化和基础强化学习的传统方法不同，这种新方法能够动态响应实时能源价格、用户偏好和负载需求，确保低电费和最大能源利用率。SAPOA 通过实时调整参数来优化设备调度，而 MO-DQN 则通过学习过去的能源消耗模式来改进决策。这种集成方法不仅控制了能源支出预测中的不确定性，还能根据用户需求协调设备使用，尤其适用于空调、洗衣机和冰箱等高能耗设备。在 Matlab 平台上部署的实验结果表明，性能指标显著改善，例如，在未引入可再生能源的情况下，PAR 从 3.4286 降至 1.9765，在引入可再生能源后降至 1.0339。这些成果超越了当前的强化学习和基于启发式的优化方法，展现了该系统更强的适应性和有效性。总而言之，新一代能源管理系统有望提高能源利用效率、带来显著的经济优势和更高的用户满意度，从而带来更智能、响应更迅速的家庭能源解决方案。
未来展望
后续研究将探索先进的机器学习技术与实时数据分析相结合的能力，以进一步提升智能 HEMS 的灵活性和精确度。进一步的改进可能包括将系统应用扩展到各种能源和环境，并探索如何整合区块链等尖端技术，以实现安全的能源交易。在动态能源环境下，可以通过引入用户反馈回路和个性化功能来进一步优化服务性能和满意度。关键改进领域如下。
实际应用与物联网集成：未来的研究将涉及将拟议的能源管理系统与基于物联网的实时智能家居设备集成。该系统将在实际环境中部署，利用支持物联网的家用电器（包括智能电表、恒温器和冰箱）收集能耗和用户偏好的实时数据。该系统将在实际条件下进行测试，以评估其对动态用户行为和实时能源定价的适应性。实时数据将有助于动态调整家用电器的运行时间。系统性能将进行评估，重点关注延迟、节能、用户满意度和整体响应能力。这将有助于理论模拟与实际部署之间的联系，从而验证系统在实际智能家居环境中的性能。
计算效率与硬件约束：强化学习算法因其计算强度而备受认可，尤其是在设备资源受限的智能家居领域。未来的研究将详细考察所提系统的计算需求。本研究将探索轻量级替代方案，以提高系统效率并确保其在资源受限的设备（包括微控制器、智能集线器和电表）上有效运行。我们计划采用模型剪枝、量化和联邦学习等技术来减轻计算负担。模型剪枝有助于消除神经网络中的冗余参数，从而减小其规模和推理时间。量化可以降低模型权重的精度，从而加快计算速度并减少内存占用。我们将研究联邦学习，以将模型训练分散到各个设备，从而减少通信开销并增强隐私保护，同时确保可扩展性。这些技术的结合旨在提升系统的计算效率，使其适合在硬件资源有限的智能家居环境中实时部署。
轻量级替代方案：为了满足对轻量级替代方案的需求，我们将研究对模型进行进一步优化，使其能够在处理能力较低的设备上运行。我们将专注于利用更小、更简单的模型进行实时设备调度和能源管理，确保决策的高精度。本研究将探讨如何利用边缘计算将大量计算转移到邻近设备，从而降低延迟并增强系统响应能力。
强化学习在智能电网中的应用：为了弥补基于强化学习的智能电网最新进展分析方面的不足，我们旨在通过整合多智能体强化学习 (MARL) 和分散式学习的先进技术来改进所提出的模型。多智能体强化学习 (MARL) 的最新进展使智能家电能够协同工作并共同优化能源消耗，从而提高各种设备的能源效率。这些技术的整合将增强系统对实时环境变化的适应性，并提升其能源资源管理的有效性。我们将实施实时需求预测，以预测能源消耗模式并相应地调整设备调度。这种方法可以根据预期需求主动管理能源消耗，从而降低成本并提高效率，尤其是在配备太阳能电池板等可再生能源的住宅中。实时预测的整合将使系统能够适应能源供应、需求和定价的变化，从而提高其整体效率。
可扩展性和用户偏好：未来的研究将探讨拟议系统在更大规模住宅环境或社区规模能源管理中的可扩展性。系统将逐步增加电器、住宅和设备的数量进行测试，以评估其在更复杂场景下的性能。本研究将考察系统高效管理和适应动态用户偏好的能力，尤其是在多用户环境中。我们的目标是通过整合先进的预测模型并强调可扩展性，确保系统能够容纳越来越多的设备，从而保持最佳的能源管理效果。
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