现如今能源危机日益严重,电力行业面临着迫在眉睫的供需问题,当前居民用电量占比逐年提升,随着需求响应,智能电网,智能楼宇,物联网,分布式能源等技术快速发展,居民楼宇用电管理与负荷调度将会成为当前研究重点。本文的主要研究内容为楼宇住户的负荷调度,在对楼宇用电系统分析建模基础上,改进智能优化算法对模型进行求解。本文主要所做的研究工作如下:(1)分析需求响应与智能优化算法研究现状,建立了楼宇负荷优化调度模型。对近年来需求响应与智能优化方面的研究总结,分析目前研究存在的不足,作为经验应用于本文的研究。通过对楼宇负荷系统进行分析,创建楼宇负荷系统基本架构,建立以减小用电成本,降低用户不适水平,削峰填谷为目标的调度模型建立负荷优化调度模型。(2)提出调整收敛因子和改进位置动态更新的灰狼优化算法楼宇单住户用电可控负荷优化调度。首先根据优化模型的多约束、高纬度且非线性等特点选取了灰狼优化算法。其次,针对灰狼优化算法全局搜索能力较弱,迭代后期容易陷入局部最优从而导致收敛速度慢等缺点,对灰狼优化算法收敛因子的变化形式与位置更新公式做一些调整,使其变化与算法优化迭代过程相适应以提高算法的全局与局部搜索能力并提高其搜索精度。另外本文建立的楼宇微网负荷调度模型具有维度高,多约束,非线性等特点对灰狼优化算法进行二进制处理,是算法与模型相适应,提高求解效率。最后通过仿真证明改进后的算法能得出较好地调度方案。(3)提出多目标灰狼优化算法与智能合约奖励机制结合的楼宇多住户用电调度优化方案。首先针对楼宇多住户用电数据庞大的特点,采用改进多目标灰狼优化算法;针对仅基于分时电价的需求响应的弊端,提出智能合约奖励机制;将二者结合用于楼宇负荷调度模型中,仿真得出的结果表现优秀,证明多目标灰狼优化算法与智能合约奖励机制结合优化楼宇多住户用电调度的优越性。