摘要

本文通过系统性综述方法，深入探讨了专家系统（ESs）在制造业中提高能源效率的应用。文章背景设定在欧盟致力于2050年实现气候中和的目标下，制造业因其高能耗和技能工人短缺问题而成为提高能源效率的关键领域。文章通过分析1987年至2023年间发表的54篇相关文献，分类讨论了ESs在不同制造类型、应用视角、应用目的和ES类型中的应用情况，并指出了未来研究的方向和潜在的研究空白。

原理

专家系统（ESs）是一种基于人工智能技术的计算机程序，旨在模拟人类专家的决策过程。ESs通过结合专家知识和能源数据分析，自动识别能源效率改进的潜力。这些系统通常包括用户界面、知识库和推理引擎三个核心组件。知识库存储专家的知识和解决问题的规则，推理引擎则利用这些知识进行问题解决和决策支持。ESs的工作原理在于通过模拟人类专家的推理过程，提供基于知识的解决方案，从而在复杂的能源管理问题中提供决策支持。

流程

专家系统的工作流程通常包括以下步骤：首先，进行情境分析，明确问题和目标；其次，识别关键参数和影响因素；然后，通过模拟或实验收集数据；接着，对数据进行清洗和预处理；之后，创建知识库并进行知识表示；随后，建立数学模型或数据驱动模型；最后，应用并验证ESs的效果。例如，在水泥生产过程中，ESs可以辅助操作员设置最佳工艺参数，以达到更高的能源效率。

应用

专家系统在提高制造业能源效率方面具有广泛的应用前景。随着全球对可持续发展和气候变化问题的关注加深，ESs在能源管理、过程优化和预测分析等领域的应用将更加广泛。特别是在高能耗的制造业中，ESs能够帮助企业实现能源消耗的透明化，优化能源使用，减少能源浪费，从而推动整个行业向更加绿色和可持续的方向发展。