CN115965298A - 一种建筑数据智能管理方法、系统、设备及介质 - Google Patents

Abstract

本发明实施例公开了一种建筑数据智能管理方法、系统、设备及介质。其中，该方法由建筑数据智能管理系统执行，包括：通过建筑数字孪生平台获取待管理对象的建筑数据，并将所述建筑数据发送至数据智能服务平台和离线数据仓库；通过离线数据仓库接收所述建筑数据，并确定所述建筑数据的特征参数，将所述特征参数发送至所述数据智能服务平台；其中，所述特征参数包括特征值和标签信息；通过数据智能服务平台接收所述建筑数据和所述特征参数，并根据所述建筑数据和所述特征参数对所述待管理对象进行智能管理。本技术方案，能够有效解决建筑管理领域中碎片化的智能应用现状，提高对建筑数据的智能管理水平。

Description

一种建筑数据智能管理方法、系统、设备及介质

技术领域

本发明涉及建筑管理技术领域，尤其涉及一种建筑数据智能管理方法、系统、设备及介质。

背景技术

随着建筑数字化技术逐渐成熟，基于数字化的各种应用层出不穷，如智能家居、智能安防和智能控制等。但是这些应用仅涉及一些局部功能，没有发挥出建筑数字化的最大优势，无法全面、层次化地管理整个建筑。因此，如何有效解决建筑管理领域中碎片化的智能应用现状，提高对建筑数据的智能管理水平，是目前建筑管理技术中亟待解决的问题之一。

发明内容

本发明提供了一种建筑数据智能管理方法、系统、设备及介质，能够有效解决建筑管理领域中碎片化的智能应用现状，提高对建筑数据的智能管理水平。

根据本发明的一方面，提供了一种建筑数据智能管理方法，由建筑数据智能管理系统执行，所述方法包括：

通过建筑数字孪生平台获取待管理对象的建筑数据，并将所述建筑数据发送至数据智能服务平台和离线数据仓库；

通过离线数据仓库接收所述建筑数据，并确定所述建筑数据的特征参数，将所述特征参数发送至所述数据智能服务平台；其中，所述特征参数包括特征值和标签信息；

通过数据智能服务平台接收所述建筑数据和所述特征参数，并根据所述建筑数据和所述特征参数对所述待管理对象进行智能管理。

根据本发明的另一方面，提供了一种建筑数据智能管理系统，包括：

建筑数字孪生平台，用于获取待管理对象的建筑数据，并将所述建筑数据发送至数据智能服务平台和离线数据仓库；

离线数据仓库，用于接收所述建筑数据，并确定所述建筑数据的特征参数，将所述特征参数发送至所述数据智能服务平台；其中，所述特征参数包括特征值和标签信息；

数据智能服务平台，用于接收所述建筑数据和所述特征参数，并根据所述建筑数据和所述特征参数对所述待管理对象进行智能管理。

根据本发明的另一方面，提供了一种建筑数据智能管理电子设备，所述电子设备包括：

至少一个处理器；以及

与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，

所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的计算机程序，所述计算机程序被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行本发明任一实施例所述的建筑数据智能管理方法。

根据本发明的另一方面，提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机指令，所述计算机指令用于使处理器执行时实现本发明任一实施例所述的建筑数据智能管理方法。

本发明实施例的技术方案，通过建筑数字孪生平台获取待管理对象的建筑数据，并将建筑数据发送至数据智能服务平台和离线数据仓库；通过离线数据仓库接收建筑数据，并确定建筑数据的特征参数，将特征参数发送至数据智能服务平台；其中，特征参数包括特征值和标签信息；通过数据智能服务平台接收建筑数据和特征参数，并根据建筑数据和特征参数对待管理对象进行智能管理。本技术方案，能够有效解决建筑管理领域中碎片化的智能应用现状，提高对建筑数据的智能管理水平。

应当理解，本部分所描述的内容并非旨在标识本发明的实施例的关键或重要特征，也不用于限制本发明的范围。本发明的其它特征将通过以下的说明书而变得容易理解。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例中的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1是根据本发明实施例一提供的一种建筑数据智能管理方法的流程图；

图2是根据本发明实施例一提供的一种离线数据仓库的示意图；

图3是根据本发明实施例一提供的一种数据智能服务平台的示意图；

图4是根据本发明实施例二提供的一种建筑数据智能管理方法的流程图；

图5是根据本发明实施例三提供的一种建筑数据智能管理系统的结构示意图；

图6是实现本发明实施例的一种建筑数据智能管理方法的电子设备的结构示意图。

具体实施方式

为了使本技术领域的人员更好地理解本发明方案，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分的实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都应当属于本发明保护的范围。

需要说明的是，本发明的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”“目标”等是用于区别类似的对象，而不必用于描述特定的顺序或先后次序。应该理解这样使用的数据在适当情况下可以互换，以便这里描述的本发明的实施例能够以除了在这里图示或描述的那些以外的顺序实施。此外，术语“包括”和“具有”以及他们的任何变形，意图在于覆盖不排他的包含，例如，包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或设备不必限于清楚地列出的那些步骤或单元，而是可包括没有清楚地列出的或对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。

实施例一

图1为本发明实施例一提供的一种建筑数据智能管理方法的流程图，本实施例可适用于对建筑数据进行智能管理的情况，该方法可以由建筑数据智能管理系统来执行，该建筑数据智能管理系统可以采用硬件和/或软件的形式实现，该建筑数据智能管理系统可配置于具有数据处理能力的电子设备中。如图1所示，该方法包括：

S110，通过建筑数字孪生平台获取待管理对象的建筑数据，并将建筑数据发送至数据智能服务平台和离线数据仓库。

其中，待管理对象可以是指等待管理的建筑对象。示例性的，待管理对象可以是商场、医院、餐厅或者办公楼等建筑物，也可以是建筑物内部的设施，例如空间、设备、系统、零件和部件等。

本实施例中，首先通过建筑数字孪生平台获取待管理对象的建筑数据。其中，建筑数字孪生平台是数据智能服务平台实时获取建筑数据的基础，该平台可以提供建筑物理信息和实时、近期的动态建筑数据。可选的，获取待管理对象的建筑数据，包括：对待管理对象进行数字化交付，根据交付成果确定待管理对象的建筑数据。

其中，数字化交付可以是指一种区别于传统纸质文档交付的新型交付方式，该方式结合了数字孪生技术，通过数字化平台(建筑数字孪生平台)有效管理工程信息，可以提供在设计、采购和施工等阶段产生的标准运维模式下的数据、文档和三维模型等。交付成果可以是指对待管理对象进行数字化交付以后得到的交付结果。需要注意的是，数字化交付结果是得到基于物理建筑的数字孪生建筑，即一座数字化的虚拟建筑，而构建这座虚拟建筑所需要的数据、文档和三维模型等即为交付成果，该交付成果可以包含待管理对象、对象属性信息以及各对象间的拓扑关系。在获取待管理对象的建筑数据之后，可将建筑数据分别发送至数据智能服务平台和离线数据仓库。

本方案通过这样的设置，通过数字化交付过程能够快速、便捷、全面且准确地获取待管理对象的建筑数据。

S120，通过离线数据仓库接收建筑数据，并确定建筑数据的特征参数，将特征参数发送至数据智能服务平台；其中，特征参数包括特征值和标签信息。

其中，离线数据仓库是数据智能服务平台分析建筑数据的数据支持方，可以提供大量的历史建筑数据和数据智能分析需要的特征值与标签信息。图2为本发明实施例一提供的一种离线数据仓库的示意图。如图2所示，离线数据仓库在功能层级上可以分为三大部分，分别是数据源、特征平台和标签平台。其中，数据源可以用于存储来自建筑数字孪生平台的不同数据类型的历史建筑数据；特征平台可以用于特征挖掘、特征计算和特征库维护；标签平台可以用于标签体系建立、标签计算和标签库维护。特征参数可以用于描述建筑数据的特性，具体可以包括特征值和标签信息。

本实施例中，首先通过离线数据仓库接收由建筑数字孪生平台发送的建筑数据，进而确定建筑数据的特征参数(包括特征值和标签信息)，并将特征参数发送至数据智能服务平台。可选的，确定建筑数据的特征参数，包括：基于预训练模型确定建筑数据的特征值；根据特征值进行标签分类，确定建筑数据的标签信息。

其中，预训练模型可以是指基于大量项目数据计算和统计而预先训练得到的具有泛化能力的计算模型，可以作为确定建筑数据的特征值的基础。示例性的，参见图2，预训练模型可以是ML(Machine Learning，机器学习)算法，例如线性回归算法、支持向量机算法、k-近邻算法等。

本实施例中，参见图2，在确定建筑数据的特征参数时，首先将数据源接收的建筑数据输入至特征平台的预训练模型中，根据预训练模型的输出结果确定出建筑数据的特征值，并将特征值发送至标签平台。标签平台在接收到特征平台发送的特征值后，根据特征值对建筑数据进行标签计算和标签分类，从而确定出建筑数据的标签信息。

本方案通过这样的设置，可以通过离线数据仓库中三个功能层级之间的密切配合，快速准确地确定出建筑数据的特征参数，以便后续根据特征参数对待管理对象进行智能管理。

本实施例中，可选的，在基于预训练模型确定建筑数据的特征值之前，还包括：对建筑数据进行预处理；预处理包括数据清洗和数据转化。需要说明的是，由于获得的建筑数据中可能存在异常值或者干扰值，因此为了提高建筑数据获取的准确性，在基于预训练模型确定建筑数据的特征值前，可以首先对建筑数据进行数据清洗和数据转化等预处理，以便剔除其中的异常值或者干扰值等错误值。

S130，通过数据智能服务平台接收建筑数据和特征参数，并根据建筑数据和特征参数对待管理对象进行智能管理。

其中，数据智能服务平台是实现建筑数据智能管理的核心。图3为本发明实施例一提供的一种数据智能服务平台的示意图。如图3所示，数据智能服务平台依据主线从现状到未来再综合给出动作可以分成三个层级，即状态理解、预测评估和控制决策，每个层级中包含两个单元，各个单元之间紧密关联，共同实现建筑数据的智能管理。其中，用能模式识别单元可以用于识别各类系统和设备在不同工况下应该存在的运行合理模式、对超出正常合理运行模式范围的异常识别、运行模式的稳定性判断以及同类设备运行模式之间的比较。建筑弹性分析单元可以用于建筑整体长短周期的用能弹性评估、各类系统设备的使用弹性及对应的用能差异、储能设备能够提供的用能时段调节能力、安装光伏提供的能源供给量、人对空间及设备使用的需求变化和容忍程度。需要说明的是，弹性分析是实时变动的，可能因为空间服务目标、设备故障风险、室外天气状况、室内人员活动等因素而发生变化。动态风险评估单元是以设备故障检测、维修维保频次、设备重要性、系统连接关系等因素来综合计算风险。需要说明的是，风险也受到人为设置影响，例如，当某空间设置为仓库对室内环境要求较低时，服务该空间的空调设备的风险等级就会下降。建筑负载预测单元可以用于对建筑中各个层级用能负荷进行预测，例如，建筑总、工区/租户、分项、系统单元、设备单元等。需要说明的是，建筑负载预测单元可以按照时间颗粒度提供逐15分钟或逐时逐日的预测，预测时间长度可以包括1小时、4小时、24小时、7天、1年等，具体可以根据实际需求设定。建筑运行决策单元可以用于根据节能、减碳、省钱等不同目标进行建筑运行决策。需要说明的是，建筑的运行除了要满足人在建筑内的活动所需的室内环境需求，还有其他优化目标期望尽可能最优，例如降低能耗使用、基于实时排放因子(生产能源造成的碳排放情况)减少整体碳排放、基于波动电价尽可能降低总花费等。机电智能控制单元可以结合所有相关信息点数据、设备状况和需要达到的策略目标，应用需要的机器学习算法给出鲁棒性的控制动作。其中，鲁棒性可以是指提供多种控制方法，在遇到不同状况(如信息点丢失、数据断数、数据异常)时自动切换不同的控制算法，以达到在条件发生变化仍能给出合理控制动作的一种控制特性。

本实施例中，通过数据智能服务平台接收建筑数据和特征参数之后，可以进一步根据建筑数据和特征参数对待管理对象进行智能管理。其中，数据智能服务平台可以通过API(Application Programming Interface，应用程序接口)来接收数据。具体的，调用API接口的通信方式可以包括同步或者异步，一般对服务反馈时效要求高的采用同步，否则采用异步。可选的，根据建筑数据和特征参数对待管理对象进行智能管理，包括：根据建筑数据和特征参数，确定待管理对象的工作模式和风险信息；根据待管理对象的工作模式和风险信息对待管理对象进行用能弹性分析，确定待管理对象的用能需求；根据待管理对象的用能需求对待管理对象进行负载预测，确定待管理对象的用能负荷；根据待管理对象的用能负荷和预设运行目标确定待管理对象的运行策略；根据待管理对象的运行策略和风险信息对待管理对象进行智能控制。

本实施例中，参见图3，首先分别通过用能模式识别单元和动态风险评估单元，根据建筑数据和特征参数确定待管理对象的工作模式和风险信息。其中，工作模式可以包括正常运行模式/异常运行模式和工作模式的稳定性。风险信息可以包括风险类型(如安全风险、品质风险或成本风险)、风险等级和发生概率。可选的，根据建筑数据和特征参数，确定待管理对象的风险信息，包括：根据建筑数据和特征参数确定待管理对象的风险事件；对风险事件进行风险分析，根据风险分析结果确定待管理对象的风险信息。具体的，首先根据建筑数据和特征参数确定待管理对象可能存在的风险事件，然后对风险事件进行风险分析，根据风险分析结果确定待管理对象的风险信息。在确定待管理对象的风险事件以及对风险事件进行风险分析时，可以借助现有技术中的多种定性和定量的风险评估方法，并结合建筑设施行业通用安全管理体系与风险评估管理经验来实现。其中，定性风险评估方法可以包括专家评分法、LEC评价法、故障类型和影响分析、对照规范评价法和危险与可操作性分析等；定量风险评估方法可以包括事件树分析法、故障树分析法、风险矩阵法和蒙特卡罗模拟分析等。本实施例对风险评估方法不做任何限定，可以根据实际需求设定。

在确定待管理对象的工作模式和风险信息之后，可以通过建筑弹性分析单元根据待管理对象的工作模式和风险信息对待管理对象进行用能弹性分析，确定待管理对象的用能需求。然后通过建筑负载预测单元根据待管理对象的用能需求对待管理对象进行负载预测，确定待管理对象的用能负荷，进而通过建筑运行决策单元根据待管理对象的用能负荷和预设运行目标确定待管理对象的运行策略。其中，预设运行目标可以是指预先设定的建筑运行目标，例如节能、减碳、省钱等。最后通过机电智能控制单元根据待管理对象的运行策略和风险信息对待管理对象进行智能化、鲁棒性控制。

本方案通过这样的设置，可以通过数据智能服务平台中不同层级各个单元之间的密切配合，实现对待管理对象的智能化、鲁棒性管理，有效解决了建筑管理领域中碎片化的智能应用现状，从而提高了对建筑数据的智能管理水平。

本发明实施例的技术方案，通过建筑数字孪生平台获取待管理对象的建筑数据，并将建筑数据发送至数据智能服务平台和离线数据仓库；通过离线数据仓库接收建筑数据，并确定建筑数据的特征参数，将特征参数发送至数据智能服务平台；其中，特征参数包括特征值和标签信息；通过数据智能服务平台接收建筑数据和特征参数，并根据建筑数据和特征参数对待管理对象进行智能管理。本技术方案，能够有效解决建筑管理领域中碎片化的智能应用现状，提高对建筑数据的智能管理水平。

实施例二

图4为本发明实施例二提供的一种建筑数据智能管理方法的流程图，本实施例以上述实施例为基础进行优化。如图4所示，本实施例的方法具体包括如下步骤：

S210，通过建筑数字孪生平台获取待管理对象的建筑数据，并将建筑数据发送至数据智能服务平台和离线数据仓库。

S220，通过离线数据仓库接收建筑数据，并确定建筑数据的特征参数，将特征参数发送至数据智能服务平台；其中，特征参数包括特征值和标签信息。

S230，通过数据智能服务平台接收建筑数据和特征参数，根据建筑数据和特征参数确定待管理对象的工作模式和风险信息。

S240，根据待管理对象的工作模式和风险信息对待管理对象进行用能弹性分析，确定待管理对象的用能需求。

S250，根据待管理对象的用能需求对待管理对象进行负载预测，确定待管理对象的用能负荷。

S260，根据待管理对象的用能负荷和预设运行目标确定待管理对象的运行策略。

S270，根据待管理对象的运行策略和风险信息对待管理对象进行智能控制。

本发明实施例的技术方案，能够实现对建筑数据的全面层次化管理，有效解决了建筑管理领域中碎片化的智能应用现状，从而提高对建筑数据的智能管理水平。

实施例三

图5为本发明实施例三提供的一种建筑数据智能管理系统的结构示意图，该系统可执行本发明任意实施例所提供的建筑数据智能管理方法，具备执行方法相应的功能模块和有益效果。如图5所示，该系统包括：

建筑数字孪生平台310，用于获取待管理对象的建筑数据，并将所述建筑数据发送至数据智能服务平台和离线数据仓库；

离线数据仓库320，用于接收所述建筑数据，并确定所述建筑数据的特征参数，将所述特征参数发送至所述数据智能服务平台；其中，所述特征参数包括特征值和标签信息；

数据智能服务平台330，用于接收所述建筑数据和所述特征参数，并根据所述建筑数据和所述特征参数对所述待管理对象进行智能管理。

可选的，所述建筑数字孪生平台310，具体用于：

对所述待管理对象进行数字化交付，根据交付成果确定所述待管理对象的建筑数据。

可选的，所述离线数据仓库，包括：

特征平台，用于基于预训练模型确定所述建筑数据的特征值；

标签平台，用于根据所述特征值进行标签分类，确定所述建筑数据的标签信息。

可选的，所述离线数据仓库，还包括：

预处理单元，用于在基于预训练模型确定所述建筑数据的特征值之前，对所述建筑数据进行预处理；所述预处理包括数据清洗和数据转化。

可选的，所述数据智能服务平台330，包括：

用能模式识别单元，用于根据所述建筑数据和所述特征参数确定所述待管理对象的工作模式；

动态风险评估单元，用于根据所述建筑数据和所述特征参数确定所述待管理对象的风险信息；

建筑弹性分析单元，用于根据所述待管理对象的工作模式和风险信息对所述待管理对象进行用能弹性分析，确定所述待管理对象的用能需求；

建筑负载预测单元，用于根据所述待管理对象的用能需求对所述待管理对象进行负载预测，确定所述待管理对象的用能负荷；

建筑运行决策单元，用于根据所述待管理对象的用能负荷和预设运行目标确定所述待管理对象的运行策略；

机电智能控制单元，用于根据所述待管理对象的运行策略和风险信息对所述待管理对象进行智能控制。

可选的，所述动态风险评估单元，具体用于：

根据所述建筑数据和所述特征参数确定所述待管理对象的风险事件；

对所述风险事件进行风险分析，根据风险分析结果确定所述待管理对象的风险信息。

本发明实施例所提供的一种建筑数据智能管理系统可执行本发明任意实施例所提供的一种建筑数据智能管理方法，具备执行方法相应的功能模块和有益效果。

实施例四

图6示出了可以用来实施本发明的实施例的电子设备10的结构示意图。电子设备旨在表示各种形式的数字计算机，诸如，膝上型计算机、台式计算机、工作台、个人数字助理、服务器、刀片式服务器、大型计算机、和其它适合的计算机。电子设备还可以表示各种形式的移动装置，诸如，个人数字处理、蜂窝电话、智能电话、可穿戴设备(如头盔、眼镜、手表等)和其它类似的计算装置。本文所示的部件、它们的连接和关系、以及它们的功能仅仅作为示例，并且不意在限制本文中描述的和/或者要求的本发明的实现。

如图6所示，电子设备10包括至少一个处理器11，以及与至少一个处理器11通信连接的存储器，如只读存储器(ROM)12、随机访问存储器(RAM)13等，其中，存储器存储有可被至少一个处理器执行的计算机程序，处理器11可以根据存储在只读存储器(ROM)12中的计算机程序或者从存储单元18加载到随机访问存储器(RAM)13中的计算机程序，来执行各种适当的动作和处理。在RAM 13中，还可存储电子设备10操作所需的各种程序和数据。处理器11、ROM 12以及RAM 13通过总线14彼此相连。输入/输出(I/O)接口15也连接至总线14。

电子设备10中的多个部件连接至I/O接口15，包括：输入单元16，例如键盘、鼠标等；输出单元17，例如各种类型的显示器、扬声器等；存储单元18，例如磁盘、光盘等；以及通信单元19，例如网卡、调制解调器、无线通信收发机等。通信单元19允许电子设备10通过诸如因特网的计算机网络和/或各种电信网络与其他设备交换信息/数据。

处理器11可以是各种具有处理和计算能力的通用和/或专用处理组件。处理器11的一些示例包括但不限于中央处理单元(CPU)、图形处理单元(GPU)、各种专用的人工智能(AI)计算芯片、各种运行机器学习模型算法的处理器、数字信号处理器(DSP)、以及任何适当的处理器、控制器、微控制器等。处理器11执行上文所描述的各个方法和处理，例如建筑数据智能管理方法。

在一些实施例中，建筑数据智能管理方法可被实现为计算机程序，其被有形地包含于计算机可读存储介质，例如存储单元18。在一些实施例中，计算机程序的部分或者全部可以经由ROM 12和/或通信单元19而被载入和/或安装到电子设备10上。当计算机程序加载到RAM 13并由处理器11执行时，可以执行上文描述的建筑数据智能管理方法的一个或多个步骤。备选地，在其他实施例中，处理器11可以通过其他任何适当的方式(例如，借助于固件)而被配置为执行建筑数据智能管理方法。

本文中以上描述的系统和技术的各种实施方式可以在数字电子电路系统、集成电路系统、现场可编程门阵列(FPGA)、专用集成电路(ASIC)、专用标准产品(ASSP)、芯片上系统(SOC)、负载可编程逻辑设备(CPLD)、计算机硬件、固件、软件、和/或它们的组合中实现。这些各种实施方式可以包括：实施在一个或者多个计算机程序中，该一个或者多个计算机程序可在包括至少一个可编程处理器的可编程系统上执行和/或解释，该可编程处理器可以是专用或者通用可编程处理器，可以从存储系统、至少一个输入装置、和至少一个输出装置接收数据和指令，并且将数据和指令传输至该存储系统、该至少一个输入装置、和该至少一个输出装置。

用于实施本发明的方法的计算机程序可以采用一个或多个编程语言的任何组合来编写。这些计算机程序可以提供给通用计算机、专用计算机或其他可编程数据处理装置的处理器，使得计算机程序当由处理器执行时使流程图和/或框图中所规定的功能/操作被实施。计算机程序可以完全在机器上执行、部分地在机器上执行，作为独立软件包部分地在机器上执行且部分地在远程机器上执行或完全在远程机器或服务器上执行。

在本发明的上下文中，计算机可读存储介质可以是有形的介质，其可以包含或存储以供指令执行系统、装置或设备使用或与指令执行系统、装置或设备结合地使用的计算机程序。计算机可读存储介质可以包括但不限于电子的、磁性的、光学的、电磁的、红外的、或半导体系统、装置或设备，或者上述内容的任何合适组合。备选地，计算机可读存储介质可以是机器可读信号介质。机器可读存储介质的更具体示例会包括基于一个或多个线的电气连接、便携式计算机盘、硬盘、随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、可擦除可编程只读存储器(EPROM或快闪存储器)、光纤、便捷式紧凑盘只读存储器(CD-ROM)、光学储存设备、磁储存设备、或上述内容的任何合适组合。

为了提供与用户的交互，可以在电子设备上实施此处描述的系统和技术，该电子设备具有：用于向用户显示信息的显示装置(例如，CRT(阴极射线管)或者LCD(液晶显示器)监视器)；以及键盘和指向装置(例如，鼠标或者轨迹球)，用户可以通过该键盘和该指向装置来将输入提供给电子设备。其它种类的装置还可以用于提供与用户的交互；例如，提供给用户的反馈可以是任何形式的传感反馈(例如，视觉反馈、听觉反馈、或者触觉反馈)；并且可以用任何形式(包括声输入、语音输入或者、触觉输入)来接收来自用户的输入。

可以将此处描述的系统和技术实施在包括后台部件的计算系统(例如，作为数据服务器)、或者包括中间件部件的计算系统(例如，应用服务器)、或者包括前端部件的计算系统(例如，具有图形用户界面或者网络浏览器的用户计算机，用户可以通过该图形用户界面或者该网络浏览器来与此处描述的系统和技术的实施方式交互)、或者包括这种后台部件、中间件部件、或者前端部件的任何组合的计算系统中。可以通过任何形式或者介质的数字数据通信(例如，通信网络)来将系统的部件相互连接。通信网络的示例包括：局域网(LAN)、广域网(WAN)、区块链网络和互联网。

计算系统可以包括客户端和服务器。客户端和服务器一般远离彼此并且通常通过通信网络进行交互。通过在相应的计算机上运行并且彼此具有客户端-服务器关系的计算机程序来产生客户端和服务器的关系。服务器可以是云服务器，又称为云计算服务器或云主机，是云计算服务体系中的一项主机产品，以解决了传统物理主机与VPS服务中，存在的管理难度大，业务扩展性弱的缺陷。

应该理解，可以使用上面所示的各种形式的流程，重新排序、增加或删除步骤。例如，本发明中记载的各步骤可以并行地执行也可以顺序地执行也可以不同的次序执行，只要能够实现本发明的技术方案所期望的结果，本文在此不进行限制。

上述具体实施方式，并不构成对本发明保护范围的限制。本领域技术人员应该明白的是，根据设计要求和其他因素，可以进行各种修改、组合、子组合和替代。任何在本发明的精神和原则之内所作的修改、等同替换和改进等，均应包含在本发明保护范围之内。

Claims (10)

1.一种建筑数据智能管理方法，其特征在于，由建筑数据智能管理系统执行，所述方法包括：

通过建筑数字孪生平台获取待管理对象的建筑数据，并将所述建筑数据发送至数据智能服务平台和离线数据仓库；

通过离线数据仓库接收所述建筑数据，并确定所述建筑数据的特征参数，将所述特征参数发送至所述数据智能服务平台；其中，所述特征参数包括特征值和标签信息；

通过数据智能服务平台接收所述建筑数据和所述特征参数，并根据所述建筑数据和所述特征参数对所述待管理对象进行智能管理。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，获取待管理对象的建筑数据，包括：

对所述待管理对象进行数字化交付，根据交付成果确定所述待管理对象的建筑数据。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，确定所述建筑数据的特征参数，包括：

基于预训练模型确定所述建筑数据的特征值；

根据所述特征值进行标签分类，确定所述建筑数据的标签信息。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，在基于预训练模型确定所述建筑数据的特征值之前，所述方法还包括：

对所述建筑数据进行预处理；所述预处理包括数据清洗和数据转化。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述建筑数据和所述特征参数对所述待管理对象进行智能管理，包括：

根据所述建筑数据和所述特征参数，确定所述待管理对象的工作模式和风险信息；

根据所述待管理对象的工作模式和风险信息对所述待管理对象进行用能弹性分析，确定所述待管理对象的用能需求；

根据所述待管理对象的用能需求对所述待管理对象进行负载预测，确定所述待管理对象的用能负荷；

根据所述待管理对象的用能负荷和预设运行目标确定所述待管理对象的运行策略；

根据所述待管理对象的运行策略和风险信息对所述待管理对象进行智能控制。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，根据所述建筑数据和所述特征参数，确定所述待管理对象的风险信息，包括：

根据所述建筑数据和所述特征参数确定所述待管理对象的风险事件；

对所述风险事件进行风险分析，根据风险分析结果确定所述待管理对象的风险信息。

7.一种建筑数据智能管理系统，其特征在于，所述系统包括：

建筑数字孪生平台，用于获取待管理对象的建筑数据，并将所述建筑数据发送至数据智能服务平台和离线数据仓库；

离线数据仓库，用于接收所述建筑数据，并确定所述建筑数据的特征参数，将所述特征参数发送至所述数据智能服务平台；其中，所述特征参数包括特征值和标签信息；

数据智能服务平台，用于接收所述建筑数据和所述特征参数，并根据所述建筑数据和所述特征参数对所述待管理对象进行智能管理。

8.根据权利要求7所述的系统，其特征在于，所述数据智能服务平台，包括：

用能模式识别单元，用于根据所述建筑数据和所述特征参数确定所述待管理对象的工作模式；

动态风险评估单元，用于根据所述建筑数据和所述特征参数确定所述待管理对象的风险信息；

建筑弹性分析单元，用于根据所述待管理对象的工作模式和风险信息对所述待管理对象进行用能弹性分析，确定所述待管理对象的用能需求；

建筑负载预测单元，用于根据所述待管理对象的用能需求对所述待管理对象进行负载预测，确定所述待管理对象的用能负荷；

建筑运行决策单元，用于根据所述待管理对象的用能负荷和预设运行目标确定所述待管理对象的运行策略；

机电智能控制单元，用于根据所述待管理对象的运行策略和风险信息对所述待管理对象进行智能控制。

9.一种建筑数据智能管理电子设备，其特征在于，所述电子设备包括：

至少一个处理器；以及

与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，

所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的计算机程序，所述计算机程序被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行权利要求1-6中任一项所述的建筑数据智能管理方法。

10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质存储有计算机指令，所述计算机指令用于使处理器执行时实现权利要求1-6中任一项所述的建筑数据智能管理方法。

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