tequila的博客

本文探讨了智能住宅在提升居民健康与愉悦体验方面的潜力与挑战。从用户参与、多学科协作到建筑领域的角色，深入分析了影响智能住宅发展的关键因素。文章还介绍了人工智能、物联网、增强现实等核心技术的应用，以及能源调度、安全防护等方面的优化策略。同时关注智能住宅对老年人和单身家庭的积极影响，并展望了未来技术与应用研究趋势，强调通过跨领域合作推动智能住宅向更舒适、安全、高效的方向发展。

本文探讨了智能家庭设计从概念到实践的关键要素，重点分析了老年人引入智能环境的挑战与需求。文章提出一个以用户为中心的智能家居概念框架，涵盖健康生活、用户日常活动、家庭居住环境和人机交互四大类别，强调通过系统研究理解用户特征与价值，提升技术接受度与生活质量。同时，针对当前设计中存在的对用户了解不足和参与度低等问题，提出了基于健康模型的应对策略，旨在推动智能家居实现真正的个性化与人性化发展。

本文探讨了智能住宅在提升居民健康与愉悦体验方面的设计新方向。通过构建多维度健康模型，结合单身年轻人和老年人的案例研究，分析了身体、社交、智力、职业、精神和情感等维度对智能住宅设计的影响。文章强调了用户需求调研、技术选择、用户体验优化及设计专业人员的重要作用，并提出了涵盖锻炼、交流、安全、自我发展等重点的设计方向。同时，介绍了AR/VR等积极技术的应用潜力，以及以人为本、可持续发展的智能住宅设计流程与未来挑战应对策略，旨在推动智能化、个性化、绿色化和人性化的智能住宅发展。

本文探讨了如何打造支持居民健康与愉悦体验的智能家居系统。从智能家居的发展现状出发，分析了当前设计中需解决的关键问题，包括健康服务、不同用户群体需求及技术接受度。文章引入wellness概念，提出涵盖身体、情感、社会、智力等多维度的健康设计模型，并强调易用性、个性化、互动性与可靠性对用户参与和满意度的影响。最后构建了一个以用户为中心的智能家居设计框架，通过持续评估优化，实现真正满足多样化人群需求的智能居住环境。

本文探讨了智能住宅建筑中的需求响应框架，重点分析了可调度需求（SDs）和电池的调度策略，旨在最大化可再生能源利用率并最小化电费支出。通过案例研究比较了不同组件配置和电价方案下各类需求响应框架的经济效益，结果显示采用合适框架可显著降低年度电费并提升能源利用效率。文章还提供了框架选择建议及决策流程，帮助用户根据自身住宅条件和电价模式实现最优能源管理。

本文介绍了一种智能住宅建筑的需求响应框架，通过引入优化调度算法（OSA）和升级智能住宅负荷管理系统（IRLMS）为智能住宅能源管理系统（IREMS），实现对可调度设备、储能系统及可再生能源的协同优化。系统结合实时电价（RTP）、最大需求限制（MDL）和用户舒适度约束，利用预测模型与动态区间划分，在降低居民电费的同时提升能源利用效率。文章详细阐述了含储能和可再生能源资源的系统架构、运行机制与调度策略，并提供了关键流程的可视化表达，展示了未来智能家居能源管理的发展方向。

本文探讨了智能住宅建筑中的需求响应框架，详细解析了家庭组件的数学模型，包括非可调度设备（NINSDs）、可调度非即时设备（INSDs）、可调度设备（SDs）、电池储能及可再生能源资源（RER）。在此基础上，介绍了基于优先级负载调度算法的智能住宅负载管理系统（IRLMS），适用于固定电价场景，并分析了其在实时定价（RTP）下的局限性。为应对复杂调度需求，提出了采用优化调度算法的必要性与可能的技术路径，如动态规划、遗传算法和粒子群算法。最后总结了当前系统的应用价值，并展望了未来智能家庭组件、先进算法与能源互联网

本文探讨了智能配电系统在应对网络攻击和住宅需求响应方面的两个关键框架。首先，提出一个三层防御框架：通过系统运营商的快速重构防止停电，利用SHRMCM市场缓解拥堵，并对非积极参与的零售商实施强制负荷削减，从而有效应对针对零售商的网络攻击。其次，介绍了智能住宅需求响应机制，涵盖电价响应、设备调度和备用发电等策略，帮助用户降低电费、提升系统稳定性并促进环保。文章还分析了两个框架的关联性，强调其在提升电力系统安全性、可靠性和经济性方面的协同作用，为未来智能电网的发展提供了综合解决方案。

本文提出了一种应对网络攻击的三层框架策略，旨在保障智能城市电力系统的稳定运行。该框架包含行政重新配置、基于市场的负荷削减和行政强制负荷削减三个层次，依次应对由网络攻击引发的停电风险与线路拥堵问题。通过136母线配电系统的案例研究验证了该框架的有效性：第一层快速隔离受攻击区域防止停电，第二层利用市场激励非受攻击零售商参与拥堵缓解，第三层对被动零售商实施强制措施以彻底消除剩余拥堵。结果表明，该策略兼具灵活性与可靠性，为电力系统的网络安全防护提供了可推广的解决方案。

本文提出了一种应对分散式网络攻击的三层框架，旨在保护电力系统免受针对分布式零售商的攻击影响。框架第一层通过快速重构减少对受攻击实体的依赖，防止停电；第二层利用市场机制调动未受攻击的智能家居零售商参与负荷削减，缓解由重构引发的电网拥堵；第三层对不积极参与的被动零售商实施行政干预，确保系统稳定性。结合仿真分析，该框架在防止停电、经济高效管理拥堵和提升系统网络弹性方面表现出良好效果，为智能电网安全运行提供了新思路。

本文探讨了智能家庭能源调度在不同情境下的模拟结果，比较了无调度、非合作与合作分布式调度在五分钟、一小时及多时间尺度随机MPC方法下的运营成本。研究表明，采用多时间尺度随机MPC的合作分布式调度可显著降低成本，尤其在大规模系统中效果更优。同时，文章提出一个三层框架应对智能城市中针对分布式发电和智能家庭的网络攻击，通过系统与市场操作员协同，实现拓扑调整、拥堵管理与强制负载削减，保障电力系统稳定运行。

本文提出了一种智能家庭能源调度的多时间尺度随机模型预测控制方法，结合合作分布式优化与GA-LP混合优化技术，有效应对光伏功率不确定性与系统复杂约束。通过五分钟与一小时双时间尺度MPC框架，兼顾调度精度与长期规划能力，并在五户和五十户家庭系统中进行数值验证。方案实现了成本最小化与能源高效利用，具备良好的扩展性与实际应用价值，未来可深度融合智能电网与人工智能技术，推动智能家居能源管理向智能化、协同化发展。

本文综述了全球智能家居的研究热点与主要研究机构，重点探讨了多时间尺度随机模型预测控制（MPC）在解决智能家居能源调度问题中的应用。针对可再生能源的不确定性与传统方法的局限性，该方法结合遗传算法与线性规划（GA-LP），实现动态、分布式、自适应的能源优化调度。通过案例分析展示了其在提升能源利用效率、降低运营成本方面的优势，并展望了其与人工智能融合及在智能城市中的扩展应用前景。

本文深入分析了全球智能家居研究的主要集群，包括活动识别、安全、能源和机器学习，揭示了各集群的技术要点与发展动态。同时，对比了中国、美国、印度和韩国的研究趋势，展示了各国在不同阶段的技术聚焦与演进路径。文章还探讨了作者国家间的合作网络，并展望了未来智能家居在融合创新、个性化定制、跨领域应用及标准化方面的发展方向，为智能家居领域的科研与产业应用提供了全面洞察。

本文基于Scopus数据库的11,000多篇出版物，系统分析了1985年至2019年全球智能家居的研究趋势。文章从智能家居的概念与发展阶段入手，探讨了研究产出的主题分布、主要国家与机构的贡献，并通过关键词和聚类分析揭示了当前四大核心研究方向：物联网、活动识别、安全与能源。研究表明，计算机科学和工程学是主导学科，中国、美国、印度和韩国为研究主力，而法国和英国的科研机构在特定技术领域表现突出。各研究集群相互关联，共同推动智能家居向智能化、个性化、安全化和节能化发展。