Abstract In this paper, an approach for home energy management system is introduced that is based on task classification. The problem is to find the best task activation plan regarding the resident’s requirements and appliances constraints, considering time of use pricing. We show that to have a best task activation plan it is necessary to specify four specific values for each task. In this regard, a quadratic utility function is derived based on the law of diminishing marginal utility in microeconomic. With the parameters such as sensitivity index and monetary equivalent value, each task’s utility function can be configured in accordance to the resident’s personal preferences. In this model, the concept of tasks interaction are also taken into account, for the first time. The problem is transformed to a mixed integer nonlinear programming problem, so that the available commercial solvers can successfully solve it in an acceptable solving time. The outputs of numerical examples show that they are reasonable and can be considered as optimal or near optimal results. The results indicate that the less sensitive the resident is to changing his/her desire task parameters, the more profit he/she will get. It is also shown that by increasing the monetary equivalent value, the task activation is shifted toward the times that are more preferable or has more favorite environment conditions. These results as well as the acceptable solving times, show that the proposed approach can be a promising model for home energy management systems in the future smart homes.

中文翻译：

---

基于任务分类和居民需求的家庭能源管理系统

摘要 本文介绍了一种基于任务分类的家庭能源管理系统方法。问题是在考虑使用时间定价的情况下，找到关于居民要求和设备限制的最佳任务激活计划。我们表明，要制定最佳任务激活计划，必须为每个任务指定四个特定值。在这方面，根据微观经济学中的边际效用递减规律推导出二次效用函数。通过敏感度指数、等值货币等参数，可以根据居民的个人喜好配置每项任务的效用函数。在该模型中，还首次考虑了任务交互的概念。问题转化为混合整数非线性规划问题，以便可用的商业求解器可以在可接受的求解时间内成功求解。数值例子的输出表明它们是合理的，可以认为是最优或接近最优的结果。结果表明，居民对改变他/她的期望任务参数越不敏感，他/她获得的利润就越多。还表明，通过增加货币等价值，任务激活向更可取或具有更喜欢的环境条件的时间转移。这些结果以及可接受的求解时间表明，所提出的方法可以成为未来智能家居中家庭能源管理系统的有前途的模型。数值例子的输出表明它们是合理的，可以认为是最优或接近最优的结果。结果表明，居民对改变他/她的期望任务参数越不敏感，他/她获得的利润就越多。还表明，通过增加货币等价值，任务激活向更可取或具有更喜欢的环境条件的时间转移。这些结果以及可接受的求解时间表明，所提出的方法可以成为未来智能家居中家庭能源管理系统的有前途的模型。数值例子的输出表明它们是合理的，可以认为是最优或接近最优的结果。结果表明，居民对改变他/她的期望任务参数越不敏感，他/她获得的利润就越多。还表明，通过增加货币等价值，任务激活向更可取或具有更喜欢的环境条件的时间转移。这些结果以及可接受的求解时间表明，所提出的方法可以成为未来智能家居中家庭能源管理系统的有前途的模型。还表明，通过增加货币等价值，任务激活向更可取或具有更喜欢的环境条件的时间转移。这些结果以及可接受的求解时间表明，所提出的方法可以成为未来智能家居中家庭能源管理系统的有前途的模型。还表明，通过增加货币等价值，任务激活向更可取或具有更喜欢的环境条件的时间转移。这些结果以及可接受的求解时间表明，所提出的方法可以成为未来智能家居中家庭能源管理系统的有前途的模型。