公共建筑的节能研究是我国建筑领域节能工作的重点,当前,各地积极开展公共建筑能耗监测平台的建设工作。随着能耗监测平台的建立,将会有大量的能耗数据产生,为适应建筑物能耗数据管理的需求,有必要在建筑物端增设建筑物节能监测子系统。本课题服务于山东省公共建筑能耗监管体系,对建筑物子系统端能耗数据的存储及分析方法进行研究,重点对建筑物能耗数据的分析展示平台—建筑物节能监测信息管理系统进行开发设计,实现了能耗数据的统计分析、图表展示等功能。建筑物类型不同能耗特点也不同,掌握建筑物用能特点,在统一能耗模型的基础上表达各自的能耗数据,是建筑物用电能耗数据科学分析的必要前提。能耗参考模型要能够准确反映建筑物的用能特点,具有通用性和可比性。常规的能耗分析评价方法主要有总量指标法、单位服务量指标法以及无量纲指标法等。通过各项评价指标对建筑能耗数据进行“横比纵挖”,并分析能耗是否合理以及节能潜力有多大,有助于全面了解建筑能耗状况,提高公共建筑节能管理水平。建筑物节能监测信息管理系统位于建筑物或建筑园区内,是建筑物子系统端建筑物及其能耗数据信息的综合管理软件,主要负责在采集与监控平台基础上,进行数据的分析、展示工作。在理论研究的基础上,根据系统需求分析及可行性分析,结合数据库和网络技术,文章对建筑物节能监测信息管理系统进行了开发设计。系统软件采用B/S三层架构设计,在.NET平台下进行开发,前端界面采用ASP.NET设计,后台数据库采用SQL Server2005。最终实现了能耗数据的规范存储、查询以及统计分析等功能。论文最后初步研究了BP神经网络在建筑物用电能耗预测中的应用。采用具有较快收敛速度及较高稳定性的L-M算法进行预测,构造了基于BP神经网络的建筑物用电量预测模型。以某市公共建筑原始用电能耗统计数据作为样本,采用MATLAB进行了仿真预测,仿真结果显示该模型具有较好的准确性。相较于传统的能耗数据分析方法,数据挖掘方法在建筑节能领域将会有更广阔的应用前景。