Under byggnadens drift slösas en betydande mängd energi bort på grund av utrustning och mänskliga brister. För att minska avfallet övervakar dagens smarta byggnader energianvändningen i syfte att identifiera onormalt konsumtionsbeteende och underrätta fastighetsförvaltaren om att genomföra lämpliga energibesparingar. I detta syfte föreslår denna forskning en ny mönsterbaserad anomaliklassificering, den kollektiva kontextuella anomalidetekteringen med hjälp av skjutfönster (CCAD-SW). CCAD-SW ramverket identifierar onormala konsumtionsmönster med överlappande skjutfönster. För att öka kapaciteten för att upptäcka anomalier i CCAD-SW, föreslår denna forskning också ramverket för ensemble anomalidetektering (EAD). EAD är ett generiskt ramverk som kombinerar flera anomalier detektion klassificerare med hjälp av majoritetsröstning. För att säkerställa mångfalden av anomaliklassificeringar genomförs EAD genom att kombinera mönsterbaserade (t.ex. CCAD-SW) och förutsägelsebaserade anomaliklassificeringar. Forskningen utvärderades med hjälp av verkliga data från Powersmiths, som finns i Brampton, Ontario, Kanada. Resultaten visar att EAD-ramen förbättrade känsligheten hos CCAD-SW med 3,6 % och minskade falsklarmfrekvensen med 2,7 %.
En ny mönsterbaserad klassificering av anomalier föreslogs i REF.