随着太阳能、风能、核能、生物质能等新能源迅速发展,能源互联网技术逐渐被人们熟知,而对能源互联网中的核心设备——电力路由器的研究也越来越多。本文以电力路由器内部的数据分析与路由策略为目标,研究分时电价数据预测和家庭用电优化策略,在此基础上优化电力路由器的路由策略,使得总传输损耗最小。对于电价数据预测的研究,本文使用时间序列的分析方法,首先确定电价数据的时间周期以消除周期性影响,同时对电价数据进行零均值化处理,得到一个零均值的平稳时间序列。然后建立自回归滑动平均模型(ARMA),计算电价数据的样本自相关系数和偏自相关系数来对模型进行识别。通过假设检验的方式,判断自相关系数和偏自相关系数的拖尾性和截尾性,确定模型的类型和阶数。最后使用最小二乘法对模型的参数进行计算,得到可用的自回归滑动平均模型ARMA(2,3),并以此预测将来时刻的电价。获取将来时刻的预测电价后,家庭电力路由器需要根据家庭用电设备的特性,对家庭用电策略进行管理。本文对家庭微网中的发电设备、储能设备和用电设备进行分析建模,并且根据用电设备的运行特点,建立家庭用电模型。在用电模型的基础上,加入发电设备和储能设备的影响,建立用电费用最小化模型。使用贪心法结合预测的电价数据对模型进行求解,使得在预测电价的基础上用电费用减小,并且通过微网用户的用电量计算区域的用电总量。最后根据电力路由器的能量存储、转换的损耗以及直流输电线的电力传输损耗,建立能源互联网的电力传输损耗模型。然后基于家庭微网单元设计能源互联网的结构模型,并且针对优化目标提出改进的Dijkstra算法,求解电力传输损耗最小化模型,得到最优的路由策略。最后对两种不同情况的案例进行实验验证和分析,对改进算法和Dijkstra算法的能量损耗进行对比,验证改进算法的可行性。