一种基于神经模糊推理算法的能源管理方法及系统

本发明涉及智能电网技术领域，特别是一种基于神经模糊推理算法的能源管理方法及系统。获取能源系统的有功功率变化和无功功率变化的输入信号；通过小波Petri网的神经模糊推理算法的多层结构对输入信号进行分析处理，多层结构包括输入层、隶属函数层、小波‑Petri层、规则层和输出层；基于小波Petri网的神经模糊推理算法的输出结果进行能源系统的动态管理和最优运行控制。本发明通过将模糊推理、小波分析和Petri网理论相结合，结合概率分布函数对可再生能源的不确定性进行建模，利用中央控制系统与本地控制中心的协调配合，实现了对能源系统的智能化管理。该方法显著提高了系统的动态响应速度，有效降低了电压/频率波动，为智能电网的稳定运行提供了可靠保障。