城市楼宇是有效促进电能节约和合理利用的场所，有利于加快发展低碳经济。从经济性和可接受度两个方面着手，提出了一种智能楼宇电力负荷的多目标优化模型。首先，针对可转移负荷和可缩减负荷建立与时间/负荷相关的指标，用于描述用户参与负荷调节的接受度。然后，以统计周期内负荷峰谷差率最小、可接受度最高、电费最低为目标，建立楼宇负荷组合数学优化模型。最后，基于连续型Hopfield神经网络（continuous Hopfield neural network，CHNN）进行模型的求解。算例分析表明，多目标优化结果能实现用电可接受度条件下有效降低用电费用。
