智能家庭多電源應用實現的目標在智能家庭多電源系統中，由小型燃氣發電機、燃料電池、太陽能電池、風力發電機等提供分布式電能，再使用蓄電池等儲能裝置儲存能量，并通過并網逆變器與公用電網級聯。智能家庭多電源系統將發電機、負荷、儲能裝置及控制裝置等結合在一起，形成一個可控的單元。

智能家庭多電源應用實現的目標：①多電源協調的應用，推動綠色高效經濟模式和生活方式，實現能源的高效利用，降低能源消耗，以用戶費用支出最小化、能源利用最大化為目標；②對家庭光伏發電電力的預測；③基于模擬實時電價以及分布式電源售電電價，提出合理的家庭用電管理方案。

3．2智能家庭多電源協調運行

智能家庭多電源系統是由一系列分布式發電系統、儲能系統和負荷組成的小型電源系統。根據需要可選擇與配電網并網運行也可選擇獨立運行。對于光伏發電，存在輸出功率隨著光照強弱波動的缺點，光伏本身是一種間歇性能源，存在白天發電與夜間停機兩種狀態；對于風力發電，風能也是一種間歇性能源。智能家庭多電源系統既可以聯網運行，又可以孤島運行，能保證在惡劣天氣下對用戶供電。因此，多電源協調運行，可協調智能家庭多電源并網發電總功率的平滑和穩定，減小對電網的擾動。

智能家庭多電源系統在滿足多種電能質量要求和提高供電可靠性等方面有諸多優點，可作為現有電網的一個有益而又必要的補償。

光伏發電量的短期預測光伏系統發電量預測目的是預測未來1—3日的光伏系統發電量，給出待預測日的總發電量或各要求時間段的發電功率。

影響光伏發電系統輸出功率的因素很多：氣象因素有太陽輻射強度、日照時間、環境溫度、云量、風速、氣壓等；光伏組件本身因素有太陽能電池板的面積、太陽能電池板的溫度、逆變器轉換效率、太陽能電池板安裝角度等。如果將每個影響因素都作為預測模型的輸入，必將增加模型的復雜度，而且輸入變量的增多也提高光伏發電系統歷史數據收集工作的難度，所以準確地分析與輸出功率關聯性強的因素并將其作為輸入量，直接關系著預測模型的可用性和準確性。

考慮到不同的預測算法對相關數據的要求不同，以及對設備運算能力的要求，給出3種可能的預測實現方法：

(1)基于電能信息終端的發電量預測。因為電能信息終端的運算能力和歷史數據存儲量有限，采用基于數學模型的預測算法。預測算法要求信息終端能夠獲得天氣預報信息，然后根據光伏系統輸出功率的工程模型：用天氣預報信息對此模型中的預測日相關可能值預測發電功率，從而預測出發電量。(2)基于后臺云服務器的發電量預測。在網絡上建立專用的預測服務器，充分利用其高速計算能力和大容量數據存儲能力。(3)采用智能算法進行預測。智能算法可以采用當前被廣泛使用的神經元網絡、支持向量機等主流的智能算法。(4)基于手持設備的發電量預測。手持設備上的發電量預測可以采用基于電能信息終端的發電量預測相同的方法，也可以直接聯網調用基于云的預測功能，獲得更精確的預測結果。