近年来,德国的被动式超低能耗建筑(以下简称被动房)技术在中国不断推广应用。目前在我国严寒地区仅有为数不多的被动式低能耗住宅,本文拟对该被动房入住率不同的3年供暖能耗进行测试并对测试数据进行分析研究。首先,对测试得到的顶棚辐射供暖系统的供回水温度等7维数据进行分析,利用K-means聚类算法进行异常数据识别,利用线性插值和神经网络的方法对缺失数据和清洗后的数据进行填补。利用清洗修复后的数据计算得到该被动房3年的供暖能耗。其次,对3年的供暖能耗数据进行分析,发现3年供暖能耗都呈现先增加后减小的趋势;在供暖初期和末期,3年供暖能耗相差不大;在供暖中期,2015-2016年供暖季和2017-2018年供暖季能耗大于2016-2017年供暖季,分析原因与室外气温有关。对实测的供暖能耗数据和相应的室外温度进行线性回归,得到相应的供暖能耗预测模型。通过将3年供暖能耗进行修正对比后发现,入住率对供暖能耗的影响较小。第三,根据我国标准和德国标准对实测供暖能耗进行修正,修正后的供暖能耗分别为51.04 k Wh/(m2?a)和31.5k Wh/(m2?a),高于相关规范规定的年供暖耗热量18 k Wh/(m2?a)和15 k Wh/(m2?a)。最后,通过对两户2019-2020年供暖季的开窗情况进行调查,发现居民的开窗行为会带来大量的能量损失。居民开窗的主要时长来自于单次的长时间开窗,建议通过基于开窗行为的监测数据,提醒居民及时关窗,以降低冬季开窗的能耗。