在采集建筑能耗監(jiān)測系統(tǒng)平臺數(shù)據(jù)時，由于通信中斷、設備故障、用戶運維不當?shù)龋瑫е聰?shù)據(jù)中存在缺失、突變等問題。因此，在建筑能耗數(shù)據(jù)挖掘及能耗分析前，需要對從監(jiān)測平臺采集到的數(shù)據(jù)進行預處理，提高獲取數(shù)據(jù)精度。

建筑能耗數(shù)據(jù)預處理包括：識別缺失和異常的用電能耗數(shù)據(jù)；填補缺失及異常的用電能耗數(shù)據(jù)。

建筑能耗數(shù)據(jù)中，異常值通常分為數(shù)據(jù)傳輸導致的異常及運行規(guī)律異常。如果預處理后的能耗數(shù)據(jù)用于某建筑的數(shù)據(jù)挖掘，則只需識別數(shù)據(jù)傳輸導致的突變數(shù)據(jù)以及數(shù)據(jù)長期保持不變的異常數(shù)據(jù)；如果預處理后的數(shù)據(jù)用于建立某建筑的能耗基準，則還需對其運行規(guī)律導致的異常數(shù)據(jù)進行識別并剔除。

目前比較公認的異常分類方式是分為三種：

（1）單點異常：

這類異常也可以成為全局異常，即某個點與全局大多數(shù)點都不一樣，那么這個點構成了單點異常。

（2）上下文異常

這類異常多為時間序列數(shù)據(jù)中的異常，即某個時間點的表現(xiàn)與前后時間段內存在較大的差異；在某一上下文是正常的，另一個上下文是異常的。比如，在周末假期時間，由于運維不當導致建筑每小時的照明消耗值不正常；但如果在正常工作日時，該能耗值則不是異常。

（3）集體異常

這類異常是由多個對象組合構成的，即單獨看某個個體可能并不存在異常，但這些個體同時出現(xiàn)，則構成了一種異常。比如，由于斷電維修等導致能耗值長期處于零值。