不同於傳統的集中式電力系統，分散式發電系統更接近於用戶，可降低電力傳輸造成的損耗，結合再生能源後能夠減緩溫室氣體排放。而智慧型能源系統便是將分散式發電系統與鄰近用電負載整合為一具有併網連接或孤島運轉能力的微小型電力系統(微電網)，並搭配了電力調控系統與儲能設備，其具有穩定電壓及頻率功能，能有效將再生能源引入區域供電系統中，並且具有尖峰用電調節的作用，可以降低大電網系統的規格與成本。本技術針對微電網系統之創能、儲能與耗能進行最佳化配置，該系統包含太陽能預測、電能最佳化調控、耗能需量管理、微電網故障偵測及保護、併網實虛功控制、孤島電壓頻率控制、併網同步偵測與控制、電力品質監測等功能次系統，透過能源資通訊設備，實現智慧物聯網(AIoT)之能源整合應用。微電網故障偵測保護及電力品質分析方面，本技術可檢測短時間電壓異常，透過離散小波轉換將電能轉移的相關特徵擷取，進而利用所發展之模糊類神經網路為基礎之電能管理專家系統進行特徵分析及歸納，以便實現高效能之能源使用管理策略，並輔以相關控制流程管控電能之功率潮流，延長儲能系統之備援能力以及系統穩定度，目前該技術之檢測準確度為98%以上。太陽能預測方面，本計畫透過所提出之二型高斯輻狀基底神經網路進行區域太陽能發電預測，考量日照量、歷史發電量、氣溫、濕度等氣候因素，目前可達發電預測準確度95%。電能最佳化調控及耗能需量管理方面，本技術建置創儲耗能關係之系統最佳化目標函數，透過所開發之多半區間演算技術，盡量於日間使太陽能供應給負載，減少儲能充放電損耗與市電的仰賴度，並限制負載最高使用電量以完成電能管理排程，其結果將可用來搭配降載或卸載策略進行微電網系統之需量管理，節能效率35%以上。併網及孤島電力調控方面，本技術採用二型高斯模糊類神經網路為基礎之微電網同步控制技術，可使系統逆變器於併網時穩定傳輸實虛功率，波動率小於3%；而在孤島時提供穩定電壓與系統頻率，使電壓變動率低於5%及頻率擾動控制在系統頻率±0.5 Hz 以內；在孤島轉併網過程中，電源同步相位偵測之誤差低於3°。

當前國內外技術少有整合創能、儲能、耗能並提供孤島、併網、電力調節、故障偵測、電力品質分析等操作功能之系統規劃與最佳能源管理，本技術團隊結合微電網系統能源資通訊整合、電力潮流控制、電力電子轉換器模組、電力調節等專業技術，達成跨領域整合技術開發。

本技術已實現於中央大學校內之綠能貨櫃屋微電網系統中，目前在商用電能管理系統中，並無智慧型控制及最佳化管理之技術，所以本技術成果具備競爭優勢，可提升系統之效率與運轉穩定性。本技術可應用至國內電力與能源相關領域，今年預估儲能相關產業年產值約為350億美元。