下面我們列舉一個案例，如何巧用工業能源管理系統中的“運行分析”功能，發現企業非工作時間的異常用電問題。

設置統計規則。根據工業企業實際工作時間設定用能分析的不同時段（也可以根據實際需求建立多個設計統計規則）：

觀察數據變化。在“能耗單元-運行分析”模塊選擇日數據觀察近一周數據變化：

找到異常點?？梢酝ㄟ^柱狀圖和圖表，發現9月23日的下班時間能耗要大于一周的平均能耗：

沿途索驥。通過前后兩天的能耗排名變化，確定異常用能部門。嵌入式組的用電排名，22號在第4位，23號升到第二位，多出了5kWh左右。通過對嵌入式組下一級的能耗對比發現為實驗室用能比前一天多了6kWh左右，再進一步對實驗室的下一級能耗分析，發現為實驗室空調比前一日多了6kWh?？梢猿醪酱_認是實驗室的空調在非工作時間沒有關機。

第五步：

異常用能確認。根據“能源監控—歷史數據分析”來進一步確認異常點的異常數據，9月23日的用能異常確實是“嵌入式組-實驗室-空調”設備未關機造成的。拉取9月22日至9月23日數據，發現，該嵌入式研發實驗室的空調在9月22日上午10點開機后，至次日9月23日下午17點35分左右關機，9月22日未關機。