本发明公开了一种基于室外气象参数的非侵入式建筑分项冷负荷监测方法，属于建筑环境与暖通空调技术领域。采集室外干球温度、相对湿度以及总冷负荷数据，剔除异常值；将清洗后的数据作为训练好的分解器模型的输入进行冷负荷分解，输出对应的分项冷负荷的大小。分解器模型通过以下方法训练：将清洗后的数据通过建筑物理模型，获取分项冷负荷；各组室外干球温度、相对湿度、总冷负荷以及分项冷负荷作为样本集，将样本集划分为训练集与测试集，将训练集输入到机器学习分解器模型中进行训练，并在测试集进行测试，得到具有分解功能的分解器模型。本发明保证了数据的完整性、精确性和利用性，通过挖掘数据特征，使用能表征分项冷负荷特征的多维特征。