为了充分挖掘用户侧需求响应能力，平抑用户的负荷波动及降低用户的用电成本，提出了一种基于改进蚁狮优化算法的家庭用电优化调度方法。首先构建了家庭用电优化调度模型，并将峰均比和平均等待时间作为惩罚量引入用电成本得到综合成本函数。其次采用差分进化机制改进了传统的蚁狮算法。最后基于实时电价和临界峰值电价进行仿真，结果表明，改进的蚁狮算法可以有效的降低用户的用电成本，维持用电舒适度，并与粒子群算法、遗传算法和蚁狮算法进行对比，验证了所提算法有较高的稳定性，更强的全局搜索能力，收敛效果更好。
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