近几年,我国公共建筑领域的发展趋势是公共建筑的档次越来越高,功能越来越复杂,高能耗建筑占新建建筑的比例越来越高。作为建筑能耗占比最大的一部分,公共建筑暖通空调系统在实际运行过程中缺乏有效的调节手段。目前对于公共建筑节能诊断的研究主要从两个角度考虑,分别基于专家知识和基于数据挖掘来进行,但多数研究工作仅从一个角度考虑,将节能诊断工作进行非常细致地推进,但这样往往会造成测试工作量过大或诊断方法过于复杂、诊断方法应用的范围比较有限等问题。因此,本文分别从基于专家知识的公共建筑节能诊断和基于数据挖掘的公共建筑节能诊断,对国内外学者已做过的研究进行了归纳总结,分别考虑针对空调系统软故障以及运行策略的不同诊断方法,提出了综合空调系统运行评价与运行数据挖掘的大型公共建筑节能诊断方法;之后详细描述了空调系统人工诊断所需现场实测的测试内容、测试方法,并将评价指标分为限定性指标与非限定性指标,创新性地提出了用于人工诊断的评价指标体系,并对各个指标的计算方法与评价分析方法;接着对适用于空调系统节能诊断的数据预处理方法,并建立了基于运行数据挖掘的空调系统运行诊断框架,运行诊断分为初诊断与二次诊断两个步骤,分别是建立在k-means聚类与频繁运行模式的基础之上,初诊断旨在发现相同工况,二次诊断旨在分析同一工况下的用能设备运行模式,并给出相应的推荐运行模式;最后通过一个实际的案例,对公共建筑空调运行诊断方法进行了试用,用人工诊断方法对目标建筑空调系统的设备性能及管理现状进行了分析,利用算法诊断方法对空调系统运行情况进行了诊断,对于异常结果进行了分析,并通过相关算法得到了推荐运行模式,验证了本文提出方法的合理性和可行性。