智能家庭多电源应用实现的目标在智能家庭多电源系统中，由小型燃气发电机、燃料电池、太阳能电池、风力发电机等提供分布式电能，再使用蓄电池等储能装置储存能量，并通过并网逆变器与公用电网级联。智能家庭多电源系统将发电机、负荷、储能装置及控制装置等结合在一起，形成一个可控的单元。

智能家庭多电源应用实现的目标：①多电源协调的应用，推动绿色高效经济模式和生活方式，实现能源的高效利用，降低能源消耗，以用户费用支出最小化、能源利用最大化为目标；②对家庭光伏发电电力的预测；③基于模拟实时电价以及分布式电源售电电价，提出合理的家庭用电管理方案。

3．2智能家庭多电源协调运行

智能家庭多电源系统是由一系列分布式发电系统、储能系统和负荷组成的小型电源系统。根据需要可选择与配电网并网运行也可选择独立运行。对于光伏发电，存在输出功率随着光照强弱波动的缺点，光伏本身是一种间歇性能源，存在白天发电与夜间停机两种状态；对于风力发电，风能也是一种间歇性能源。智能家庭多电源系统既可以联网运行，又可以孤岛运行，能保证在恶劣天气下对用户供电。因此，多电源协调运行，可协调智能家庭多电源并网发电总功率的平滑和稳定，减小对电网的扰动。

智能家庭多电源系统在满足多种电能质量要求和提高供电可靠性等方面有诸多优点，可作为现有电网的一个有益而又必要的补偿。

光伏发电量的短期预测光伏系统发电量预测目的是预测未来1—3日的光伏系统发电量，给出待预测日的总发电量或各要求时间段的发电功率。

影响光伏发电系统输出功率的因素很多：气象因素有太阳辐射强度、日照时间、环境温度、云量、风速、气压等；光伏组件本身因素有太阳能电池板的面积、太阳能电池板的温度、逆变器转换效率、太阳能电池板安装角度等。如果将每个影响因素都作为预测模型的输入，必将增加模型的复杂度，而且输入变量的增多也提高光伏发电系统历史数据收集工作的难度，所以准确地分析与输出功率关联性强的因素并将其作为输入量，直接关系着预测模型的可用性和准确性。

考虑到不同的预测算法对相关数据的要求不同，以及对设备运算能力的要求，给出3种可能的预测实现方法：

(1)基于电能信息终端的发电量预测。因为电能信息终端的运算能力和历史数据存储量有限，采用基于数学模型的预测算法。预测算法要求信息终端能够获得天气预报信息，然后根据光伏系统输出功率的工程模型：用天气预报信息对此模型中的预测日相关可能值预测发电功率，从而预测出发电量。(2)基于后台云服务器的发电量预测。在网络上建立专用的预测服务器，充分利用其高速计算能力和大容量数据存储能力。(3)采用智能算法进行预测。智能算法可以采用当前被广泛使用的神经元网络、支持向量机等主流的智能算法。(4)基于手持设备的发电量预测。手持设备上的发电量预测可以采用基于电能信息终端的发电量预测相同的方法，也可以直接联网调用基于云的预测功能，获得更精确的预测结果。