Con la implementación de la generación de energía renovable, los sistemas de almacenamiento de energía para el hogar (HESSs) y los vehículos eléctricos enchufables (PEVs), los sistemas de gestión de energía para el hogar (HEMSs) son críticos para que los usuarios finales mejoren la producción y consumo de energía cada vez más complicados en el hogar. Sin embargo, pocos de los trabajos anteriores estudian el impacto de diferentes modelos de costos de degradación de baterías en la estrategia de optimización de un marco HEMS basado en la comodidad. En este artículo, se propone un algoritmo de programación mixta entera (MIP) para el HEMS. La minimización del costo total, el desplazamiento de la carga pico y la satisfacción del confort térmico de los residentes se combinan y se consideran en el algoritmo de programación óptima. El impacto de los costos de degradación de baterías en la estrategia de carga y descarga de HESS y PEV también se compara y se discute en este estudio de caso. Este estudio de caso muestra que el algoritmo óptimo propuesto de HEMS no solo aplana la carga pico y satisface el confort térmico de los residentes, sino que también tiene una mejor flexibilidad y ventajas económicas, reduciendo el costo de electricidad en un 30.84% y el costo total en un 24.16%. El análisis de sensibilidad de los parámetros para la estrategia de carga y descarga también garantiza el menor costo y prolonga la vida útil de la batería.