随着科学技术的发展和人们生活质量的提高,传统电网面临着传统能源稀缺、环境污染程度急速加剧以及用户用电需求增加的挑战,以实现电网的可靠、安全、经济、高效、清洁和使用安全为目的的智能电网迅速成为了国际研究的热题。其中,需求响应是智能电网的重要组成部分,可以针对用户的行为进行引导以鼓励改变用户原有的用电习惯,达到减少或者推移高峰时段的用电量而响应电力供应,从而提高用户效益,保障电网系统的稳定和抑制电价升高。具体流程为供电方与用户双向通信确定用户的电力需求量,根据所有用户的用电需求调整电力价格,用户接收到电价信息或者激励信息从而调整用电策略,避免电力系统用电高峰时的家庭用电,在低谷时期增加家庭用电量以降低用电成本。本文以智能住宅为场景,构建了提高用户用电效益的需求响应能源管理问题,通过集中式神经动力学算法求解所提出的问题,得到家庭能源管理的优化用电策略,采用凸优化理论以及稳定性理论分析了算法的稳定性,最后,通过MATLAB软件平台验证了模型的合理性以及算法的有效性。首先,本论文考虑了基于增广拉格朗日的神经动力学方法在具有日前电价机制的家庭能源需求响应调度模型中的应用,考虑在具有不同工作特性的固定负荷、弹性负荷、半弹性负荷以及储能设备的家庭场景中,结合日前电价信息建立以家庭用电成本最小化为目标的需求响应能源调度模型,其中,由于储能设备具有充放电特性,故在模型中引入了0-1变量以表示充电或者放电状态;该问题的最终优化变量为半弹性设备的每个时间段的具体用电量以及储能设备在每个时间段的充放电状态和具体电量值。在课题中考虑了基于增广拉格朗日函数的神经动力学优化方法求解该问题,得到用户每个时间段的优化解,并通过数学理论分析证明了算法的稳定性;最后,在MATLAB软件平台进行仿真实验求得优化解并结合系统模型加以分析,以验证该问题的合理性和算法的可行性。随后本课题提出了反馈神经网络算法在具有实时电价和激励响应的需求响应机制的家庭能源管理中的应用。构建了具有固定设备、可削减设备、可转移设备、储能设备和可再生能源的家庭场景,结合供电方提供的家庭实时电价信息,并考虑了可用来引导家庭用户改变其用电策略的激励机制,提出了以降低用户用电成本为目的的家庭能源管理模型,之后应用反馈神经网络算法得到每个时间段的可削减设备、可转移设备以及储能设备的用电量和储能设备的充放电状态等优化变量,并证明了该算法的稳定性,在MATLAB软件平台进行了仿真过程,证明了该模型的合理性和有效性。