能耗监测受许多随机因素影响，并且没有明确的数学机制，并且数学模型无法准确描述负荷变化规律。在大数据平台下，以数据分析和处理为中心，我们可以从数据中挖掘出暗示未来发展的能耗信息。中长期能耗监测是一个典型的数据确定问题。使用大数据方法对能耗监测数据进行详细的分析和处理，可以很好地发现能耗的分布和变化趋势。

在能耗监测模型中，数据的分析和处理分为两个步骤。首先，处理能耗数据的缺陷，包括及时性测试、数据遗漏、错误的数据校正等，以消除错误的数据并补充重要的数据。其次，利用大数据分析技术对各种类型的能耗监测数据进行详细分析，提取特征参数和变化规律，挖掘出数据中隐藏的信息。

基于大数据的能耗监测建模用于数据建模，它是根据数据的分布和更改规则建立的数据兼容模型。它可以对能耗数据的变化进行相应的调整，最后通过模型中的误差分析参数进行进一步的校正。

在能耗监测的建模框架中，数据源分析、数据分析和处理是确定数据准确性的核心部分。大数据的思想是利用数据源分析掌握大量与能耗监测有关的数据，利用大数据分析技术全面分析能耗监测大数据的特征，建立以数据为中心的能耗监测模型，最后实现精细的能耗监测。

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