随着能耗监测行业的不断发展，再加上科学技术的进步，在能耗监测过程中应用人工智能技术成为可能。能耗监测系统中引入专家系统的构建理念，利用各种可行方式进行各能耗类型的专家知识获取，经过整理加工转换为归类集约化的知识库。通过正向推理，使实例能够快速从知识库中获取与之相匹配的相关知识，为节能降耗提供专业的信息提示和建议。

这种根据不同能耗监测领域一个或多个专家提供的知识和经验进行推理和判断，模拟人类专家的决策过程，无疑能够利用各类能耗监测专家的知识和解决问题的方法来处理综合能耗监测数据具有多源性和层次性的问题，既积累了专家的宝贵知识财富和经验，快速响应了生产实际过程中遇到的问题，又在一定程度上缓解了能耗监测技术人员培养难度大、培养周期长和因岗位变更、退休、人才流失等因素带来的业务冲击。

专家系统的建立有赖于知识体系的建设和维护。初期，知识工程师可以对企业能耗监测管理涉及的机采系统、注水系统、供配电系统、集输系统、供热系统、天然气处理系统等进行基础数据库的梳理，根据行业分析评价标准建立匹配规则的参数基准，构建知识库主体解决策略。当被监测能耗设备出现阈值预警、故障或能耗泄漏被侦测到后，即可系统自动触发或人工主动触发知识请求，根据能耗设备环境实时信息，通过专家系统的定位分析、处置案例或建议，对能耗设备进行必要的操控，避免因能耗异常长时间发生而造成的大量能源浪费，从而实现企业的节能降耗目标。

专家系统的运营有赖于数据的逐步积累和匹配规则的不断完善。随着专家系统的投入运行，知识专家团队针对各自领域的界面划分愈加清晰；匹配规则愈发细化、完善；推理机制响应愈发精准；新知识的录入将进一步更新完善知识的储备，循环往复达到一定成熟度后，适时引入主动数据库事件和动作的联动机制将进一步提高能效的有效管理能力。而通过能效对标活动建立起来的节能技术最佳实践库，作为改进特定领域某一个方向的典型做法，将进一步在专家系统对问题的分析定位基础上，为采取更加贴合实际的操作提供借鉴。

在专家团队的建设方面，因团队的建设和维护不单纯依赖于信息技术的单方因素，很大程度上依赖于行政管理手段的同步跟进或先行。在实际操作过程中，除行政建立专家支持中心，聘请业内专家行使答疑解惑的职责外，可依托管理机构各年度召开的能耗监测技术交流、培训和新技术转化等手段，不断完善知识库，以期系统涉及领域更加宽泛，知识推荐符合度、有效性得到长期有效的提升。

通过以上内容的分析可以看出，人工智能在能耗监测领域的应用尝试是很有价值的，这将为能耗监测行业的发展打开一片新的天地！

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