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隨著能耗監測行業的不斷發展，再加上科學技術的進步，在能耗監測過程中應用人工智能技術成為可能。能耗監測系統中引入專家系統的構建理念，利用各種可行方式進行各能耗類型的專家知識獲取，經過整理加工轉換為歸類集約化的知識庫。通過正向推理，使實例能夠快速從知識庫中獲取與之相匹配的相關知識，為節能降耗提供專業的信息提示和建議。
這種根據不同能耗監測領域一個或多個專家提供的知識和經驗進行推理和判斷，模擬人類專家的決策過程，無疑能夠利用各類能耗監測專家的知識和解決問題的方法來處理綜合能耗監測數據具有多源性和層次性的問題，既積累了專家的寶貴知識財富和經驗，快速響應了生產實際過程中遇到的問題，又在一定程度上緩解了能耗監測技術人員培養難度大、培養周期長和因崗位變更、退休、人才流失等因素帶來的業務沖擊。
專家系統的建立有賴于知識體系的建設和維護。初期，知識工程師可以對企業能耗監測管理涉及的機采系統、注水系統、供配電系統、集輸系統、供熱系統、天然氣處理系統等進行基礎數據庫的梳理，根據行業分析評價標準建立匹配規則的參數基準，構建知識庫主體解決策略。當被監測能耗設備出現閾值預警、故障或能耗泄漏被偵測到后，即可系統自動觸發或人工主動觸發知識請求，根據能耗設備環境實時信息，通過專家系統的定位分析、處置案例或建議，對能耗設備進行必要的操控，避免因能耗異常長時間發生而造成的大量能源浪費，從而實現企業的節能降耗目標。
專家系統的運營有賴于數據的逐步積累和匹配規則的不斷完善。隨著專家系統的投入運行，知識專家團隊針對各自領域的界面劃分愈加清晰；匹配規則愈發細化、完善；推理機制響應愈發精準；新知識的錄入將進一步更新完善知識的儲備，循環往復達到一定成熟度后，適時引入主動數據庫事件和動作的聯動機制將進一步提高能效的有效管理能力。而通過能效對標活動建立起來的節能技術最佳實踐庫，作為改進特定領域某一個方向的典型做法，將進一步在專家系統對問題的分析定位基礎上，為采取更加貼合實際的操作提供借鑒。
在專家團隊的建設方面，因團隊的建設和維護不單純依賴于信息技術的單方因素，很大程度上依賴于行政管理手段的同步跟進或先行。在實際操作過程中，除行政建立專家支持中心，聘請業內專家行使答疑解惑的職責外，可依托管理機構各年度召開的能耗監測技術交流、培訓和新技術轉化等手段，不斷完善知識庫，以期系統涉及領域更加寬泛，知識推薦符合度、有效性得到長期有效的提升。
通過以上內容的分析可以看出，人工智能在能耗監測領域的應用嘗試是很有價值的，這將為能耗監測行業的發展打開一片新的天地！
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