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本发明公开一种基于统计模式的能耗数据识别与修复方法，包括：将样本数据按照数据源分成多个子集；将每个子集的数据矩阵划分为时间序列形式，明确每个子集中各个已知量及未知数；根据是否含有缺失数据对子集进行划分，将未知数个数为0的子集记为无缺失数据集SO、将未知数个数大于0的子集记为缺失数据集Sd；对无缺失数据集SO进行G-test识别，并采用期望最大值算法进行修正；对缺失数据集Sd利用缺失率对数据缺失情况进行划分，对于缺失率<预设值A的数据集采用EM算法进行能耗数据修复，对于缺失率≥预设值A的数据集采用稀疏贝叶斯时间序列方法进行能耗数据修复。本发明解决了现有数据修复方法所造成的修复效果不好的问题。