文献综述（或调研报告）：
摘 要：文章主要以直流电器智能用电的策略研究为对象，研究国内外直流电器和智能用电环境下的家庭能量管理系统设计的发展现状。对直流电器的建模方法进行总结，对当前国内外智能用电实现的策略和算法进行对比分析。通过文章进一步认识直流电器和家庭能管管理系统当前的研究现状，为直流电器智能用电的实现提供理论依据和研究思路，以期为进一步的研究做一回顾性综述。（写完综述后可以根据你写的总体内容进行修缮）
关键词：直流电器，智能用电，家庭能量管理系统，需求响应，智能算法
引言
在较长一段时间内，交流电在应用中占统治地位。但随着新能源技术、直流输电技术等不断发展，配套的直流用电设备的重要性在不断增长。直流电器正在取代交流电器，这也催生了对直流电器调度方法的需要。
用户的智能用电是智能电网的重要组成部分，家庭能源管理系统应该智能地控制家居设备的启停，实现对不同电器进行安全、方便、高效的调度，达到节能减排的效果。而在直流电器取代交流电器后，也应该能对直流电器进行智能调度。
直流电器智能用电及其研究意义
1895年，采用特斯拉发明的交流电技术的电力设备，在尼亚加拉大瀑布上的世界第一座水力发电站将电力传输到 35 公里之外，结束了爱迪生发明的直流供电技术一统天下的局面，随后交流供电技术迅速全面取代了直流供电技术，而此后出现的家用电器也基本上采用交流电力驱动。上世纪末，随着直流供电技术的发展，尤其是电力半导体技的发展，直流供电技术和直流电器产品克服了原有缺点，并在某些领域重新取得了技术经济优势。例如，采用高压直流输电技术可以高效、可靠地将电力输送到数千公里以外，而当年爱迪生的直流供电系统的覆盖半径仅为1公里左右；家用空调机组中压缩机若采用直流无刷电机驱动，其运行寿命可以与原有交流电机媲美，达到10 万小时，而且效率更高、调节特性更好，而采用机械换向器的直流电机，其换向器的寿命最多达数千小时。
智能用电是连接供电部门与用户之间的桥梁，是智能电网发、输、变、配、用和调度六个环节中的重要组成部分之一，灵活互动的智能用电在解决节能减排、环境污染等问题有着巨大的作用。家庭能量管理系统（HEMS, Home Energy Management System）是智能用电在居民用电侧的延伸，本文在高级量测体系技术和需求响应项目的支撑下，研究智能用电环境下的家庭能量管理系统，HEMS 通过内部优化控制策略合理调整家庭用电设备及用户自身配备储能设备的充放电来适应电网负荷和电价变化的变化，从而达到节约能源、减少用户电费支出、削减和转移负荷、提高电网的稳定性和安全性的目的，在用户参与需求响应项目的同时，也可以引导用户培养良好的用电习惯。
直流电器研究
文献[1]提出了一种多电压等级的家居用电系统，搭建了以直流方式组织光伏、储能、直流负载以及能源管理装置的直流用电系统，并论证了直流用电的安全性与可行性。文献[2]利用率直流配电技术与智能家居技术，改善了家居环境中的配电层与信息技术层。并且将它们结合，降低了智能家居的成本。
智能用电研究
系统框架
在系统框架方面，文献[3]回顾了智能电网的现有研究框架以及如何将区域性的能量管理系统纳入这些框架中。文献[4]在低碳经济时代背景下，根据智能用电的发展需求，阐述了智能需求侧管理系统的功能框架、应用技术以及服务框架，并进一步阐述智能需求侧管理系统在用户侧管理、减少碳排放的重要意义。文献[5]侧重于实现电网与用户之间能量流、业务流和信息流的灵活互动，并在我国电力营销技术基础和机制之上，提炼出灵活互动智能电网技术框架，并针对技术框架中的核心模块进行功能定位。而文献[6]更侧重于智能用电中的自动需求响应技术，其核心功能是实现信息交换标准化、决策智能化和执行自动化包括 20 个子模块的自动需求响应研究框架。文献[7]在智能用电环境下对主动负荷互动响应行为进行分析，文章明确指出主动负荷互动响应的作用：首先，可以指导用户改变自身的用能习惯，削减或转移用电负荷，改善负荷特性，并降低供电成本；其次，对分布式能源的经济吸纳，如风能、太阳能等。文献[8]提出了一种使用多代理技术的住宅负荷管理系统以管理成本与舒适性。代理互相通信并协作降低用电高峰和电费并保证用户舒适。
建模
建模方面，文献[9] 针对家庭负荷的优化调度,提出了一种家庭智能用电任务调度优化模型。根据不同家电设备的用电特点,采用集合论语言对不同用电任务进行描述定义，建立以负荷峰值、用电费用为优化目标,以家庭负荷特性及运行状态为约束的多目标优化问题。文献[10]考虑了更多的用户舒适，从经济性和舒适性两个方面入手，提出一种智能用电环境下用电行为多目标优化模型。分析了家庭用户的负载特性，并定义了可中断和可转移电器的运行约束。然后考虑家电负载和用电习惯等各方面的约束条件，设计了家电关联最小化电费支出模型和用户用电舒适度模型，实现了多目标优化。文献[11]中将家庭能源管理系统的优化问题从单时间尺度转化为了多时间尺度，提出了一个多时间尺度的热模型来减低转换误差。文献[12]考虑了负荷调度受用户行为的不确定性和家电优先级影响,并且设置了预算限制，提出一种考虑综合舒适度的智能用电优化模型。文献[13]中根据能耗和工作特性的不同，将各种电器分为五组，比一般研究分类得更加细致，并分别建立了数学模型。得到了表述为一个混合整数非线性规划问题的最优化问题。文献[14]使用了结合了机器学习、优化和数据结构设计的机制来构建满足实际条件的需求响应和家庭能源管理系统，将负载分为三类：固定负载、可延迟负载、可调节负载。针对可调节负载特别是供暖通风空调系统开发了基于学习的需求响应机制。
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