随着国家政策的调整,节能减排、清洁能源的加速开发和应用已经迫在眉睫。高校师生和工作人员密集,因此降低高校建筑能源消耗建设节约型校园的有效途径之一。校园能耗数据具有数据量大、数据类型复杂、价值密度低和产生速度快的特点,因而如何高效、准确、快速地完成数据分析,以提取有价值的信息并用以服务解决社会需求中的实际问题,是一个技术难点。针对校园能耗数据的特征,本文主要运用灰色关联度分析方法,为校园能耗监控网络数据的检测、故障诊断和负荷预测等任务建立数据分析模型。通过提取校园能耗各因素的关联特征,提高数据挖掘的效率和精度。具体工作概括为以下几个方面:1.针对灰色关联分析方法相关理论进行研究,详细分析不同模型的特点、建模过程和有效的检验方法,为能耗监测评估的分析与建模提供理论依据。2.以北方寒冷地区某大学校园的能耗为例,运用灰色系统理论预测学生公寓能耗,有效解决了常规方法中各个影响因素之间的关系复杂、数据处理工作量大等非线性关系问题。3.在前期调研和需求分析的基础上,通过合理选取开发语言和数据库,设计并开发校园电力能耗管理系统,实现校园能耗的监控、动态分析和预报。系统测试和运行结果表明,系统的运行效果和预期相吻合。结合校园节能减排的发展目标,对系统建模分析的基础上,提出校园电力使用改进措施。研究成果可为公共建筑的节能减排与发展提供理论依据与现实策略。