能源是社会福利、经济和发展状况的基础,与其他可再生能源(RES)相比,光伏技术继续快速增长,其优势为可以替代部分电力且污染少。尽管如此,太阳能的间歇性、安装特性和住宅负荷分布之间的不匹配表明,有必要为能源灵活性、需求和供应/储存的管理提供解决方案。本文的主要目的是采用能量管理系统结合蓄电池系统来解决光伏系统的不稳定性,同时以作者参加英国交换生项目时所收集的英国布莱顿的一所住宅为案例进行验证,研究主要内容如下:(1)建立Simulink光伏发电仿真模型。通过改变温度和太阳辐射的值,研究温度和太阳辐射对光伏发电的影响。(2)光伏发电逐时预测。通过分析发现,气候类型,温度和太阳辐射对光伏发电有影响,采用温度结合太阳辐射的方式进行相似日的选择,同时结合相似日和BP神经网络的方式对光伏发电进行预测。研究结果表明,采用温度结合太阳辐射的方式进行相似日的选择进行光伏发电预测,在样本足够多的情况下,可以将误差降低到5%以下。(3)家庭能量管理。本文结合电池储能系统,采用分时电价及家庭用电负荷的优先级划分进行能量需求优化管理。该系统用Matlab编程实现,采用GUI作为用户使用界面,对家庭能量进行一天,三天,连续一个工作日的家庭能量需求调度测试,结果表明该系统可以合理的分配能量的使用,削峰填谷,减少用户对大电网的购电需求,结合分时电价,节约购电开支。最后通过英国布莱顿的光伏小屋验证了研究的有效性,将预测误差降低到了5%,通过家庭能量管理系统合理的分配了能量的使用,减少了用户的购电网。