在能耗监测过程中，能耗预测受到诸多随机因素的影响，没有明确的数学机理，数学模型无法准确地描述负荷变化规律。通过能耗监测，以能耗数据分析处理为中心，从能耗数据中挖掘出隐含未来发展的信息。中长期能耗预测是典型的能耗数据决定问题，利用大数据方法，对能耗大数据进行细致的分析处理，能很好地发掘出能耗的分布情况和变化趋势。

能耗监测过程中对能耗数据的分析处理分为两步。首先针对能耗数据的不足进行处理，包括时效性检验、缺失数据补全、错误数据修正等，剔除错误数据，补足重要数据。其次利用大数据分析技术，对各类型能耗数据进行详细的分析，提取特征参数和变化规律，挖掘出能耗数据中隐含信息。

建模预测与误差分析?；诖笫莸哪芎脑げ饨Ｊ钦攵阅芎氖莸慕＃歉菽芎氖莸姆植脊媛捎氡浠媛山⒌挠肽芎氖菹嗍视Φ哪Ｐ?，能针对能耗数据的改变做出相应调整，最后通过误差分析进一步修正模型中的能耗参数。

在能耗预测框架中，数据源分析、数据分析处理及建模预测为其核心部分，决定预测精度。大数据思想正是通过数据源分析，大量掌握能耗相关数据，利用大数据分析技术全面分析能耗大数据特点，建立以数据为中心的预测模型，最终实现能耗的精细化预测。