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近年来,世界各国均将建筑节能减排工作视为经济发展的一项核心内容。中国的建筑能耗大约占社会总体能耗的33%,但是随着建筑物数量的增加以及人类居住洁净度舒适度的提高,建筑能耗仍将呈继续上升的趋向,因此建筑节能问题也是中国节能减排的重中之重。目前,我国进行了一系列有关建筑节能减排的工作,许多科研工作者也都在建筑能耗监测、能耗节能分析与能源故障诊断等方面展开了许多工作。本文将采用数据挖掘技术,从建筑能源管理平台中提取建筑能耗变量数据进行建模,并以综合性办公建筑为研究对象,运用建筑能耗故障诊断模型,对该建筑使用过程中的能耗异常扰动进行识别和诊断研究,及时通知运行维护人员能耗异常事件和系统故障所在,最终达到消除故障的目的。建筑能耗监控与诊断系统对于提升能源使用效率、保障系统的运行过程、保障设备和人员的安全等,具有非常重要的现实意义。首先,主成分分析是多元统计分析里面使用最广泛的方法,选定主成分分析法作为本文数据挖掘的方法,确定最优主成分个数的选择方法,确定主成分分析模型的建立规则,确定基于主成分分析的故障诊断的统计量和控制限的计算方法,基于MATLAB程序实现主成分分析;其次,利用Skyspark软件创建智慧建筑能源管理平台,把建筑中所有用能设备集中于该平台,并且该智慧建筑还建立了气象站,可以采集室外温度、室外风速、室外湿度和室外PM2.5浓度。在此基础上,按照能源种类和用途对建筑系统能耗统计和监测,选取耗冷量、耗水量、空调用电量、照明用电量、景观用电量、动力用电量、生活用电量、生产用电量和商业用电量,进而分析能耗使用情况,并实现能耗统计与节能分析的展示,完善智慧能源管理平台;再次,选取连续完整的100天建筑能耗输入变量相关数据,运用MATLAB软件建立智慧建筑能耗系统故障诊断主成分模型。根据实际变量数据与主成分模型进行分析和对比,当累计方差贡献率CPV（k）=87.046%,主成分个数k=7,置信度α=99%,UCL=21.0524,Q=2.4262时,建立智慧能耗系统故障诊断模型,此时的诊断模型与实际过程最为吻合;最后,通过能源管理平台采集建筑系统全年365天的能耗数据,对已建立的智慧建筑能耗系统故障诊断模型进行应用,并建立相应的故障检测与诊断规则,发现T2统计量监控图在系统运行过程中超出其控制限UCL=21.0524的有11处,SPE统计量监控图在系统运行过程中超出其控制限Q=2.4262的较多,系统自动报警,从而判断故障产生的原因。利用上述研究成果,若建筑系统的运行能耗发生故障时,可以将系统变化特征与主成分模型进行故障匹配,结合匹配结果,最终可以达到故障检测与诊断。该结果为今后的建筑能源管理系统的故障诊断奠定了良好的基础。