在我国的能源消耗中,工业是我国能源消耗的大户,能源消耗量占全国能源消耗总量的70％左右。因此,加强企业能源管理,开展企业节能降耗行动,提高能源利用率是减少资源消耗、保护环境的最有效途径,也是我国走新型工业化道路的重要内容,这对于提高企业经济效益,缓解社会经济发展面临的能源和环境约束具有重要意义。　　 本文分析了当前企业的节能情况,介绍了能源优化与管理系统的结构和功能模块,着重针对能源管理模块的三个主要功能:负荷预测、需量控制和电费优化提出了新的设计思路和实现方法。新方法结合企业自身的能耗特点和对现代先进的人工神经网络理论和模糊理论的研究,使企业能源管理系统的功能更加完善,更具有智能性,更能适应当前对于节能的要求。论文主要工作如下:　　 (1)对于负荷预测功能提出了基于小波包和神经网络的负荷预测方法,对企业负荷进行了更为细致的分析,对于企业负荷的细节分量有了更全面的了解,使预测精度有所提高；　　 (2)对于需量控制功能提出了结合神经网络和模糊理论的分级需量控制,将需量使用的实际情况分为不同的等级,同时引入需量变化趋势控制量,使需量控制方法更加完整；　　 (3)企业用电成本分析则同样引入了模糊理论,提出了模糊优化的方法,使优化的方法更为多样化,为企业的用电成本分析提供更多的可供选择的空间。　　 能源管理中心是企业能源优化与管理系统的核心部分,通过对能源管理系统的三个主要功能的方法改进,能够更好为企业的能源管理系统服务,提高企业负荷预测的能力,优化企业设备的运行,提高企业的效益同时为进一步实现国家节能减排的要求打下了基础,做好了准备。