CN117892655A - 建筑物联网虚拟化管理平台及管理方法及系统 - Google Patents

Abstract

本发明涉及智能建筑技术领域，具体为建筑物联网虚拟化管理平台及管理方法及系统，平台包括能源优化管理模块、微气候控制模块、热负荷预测模块、结构健康监测模块、完整性监测模块、声学环境优化模块。本发明中，通过迪杰斯特拉算法和福特‑富尔克森算法，能源优化管理模块提升能源分配效率，减少能源浪费，增加能源利用率，微气候控制模块应用计算流体动力学模型优化空气流动和温度分布，提高室内环境质量，降低环境影响，热负荷预测模块结合自回归积分滑动平均模型和随机森林算法，增强热负荷预测准确性，促进高效能源规划，结构健康监测模块与完整性监测模块利用孤立森林算法和卷积神经网络，提高建筑结构风险识别能力，加强安全性。

Description

建筑物联网虚拟化管理平台及管理方法及系统

技术领域

本发明涉及智能建筑技术领域，尤其涉及建筑物联网虚拟化管理平台及管理方法及系统。

背景技术

智能建筑技术领域专注于通过先进的信息技术和通信技术，提高建筑的智能化程度，实现更高效、更节能、更安全的建筑管理，智能建筑技术融合了物联网、数据分析、自动控制和网络通信的多个技术领域，以增强建筑环境的自动监测和管理能力。此领域的核心目的是通过技术整合，优化建筑的能源利用，提升居住者或使用者的舒适度和安全性，同时降低运营成本和环境影响。

其中，建筑物联网虚拟化管理平台是一个集成了物联网技术和虚拟化手段的系统，旨在提升建筑管理的效率和效能。这个平台通过将建筑的各种物理系统和设备虚拟化，实现对建筑环境的实时监控和智能管理。其目的是通过对建筑内部系统(如照明、供暖、通风、安全监控)的集中控制和优化，达成节能减排、提高居住者舒适度、增强建筑安全性的效果，该平台还可以提供数据支持，用于未来建筑设计和运营的决策制定。

传统建筑物联网虚拟化管理平台在能源管理方面，传统平台缺乏高效的能源分配机制，导致能源浪费和使用效率低下，在室内环境控制方面，由于缺乏精确的空气流动和温度调节，导致不均匀的温度分布和空气质量问题，影响居住者的健康和舒适度。在结构安全方面，传统方法在识别潜在的结构风险上效率较低，导致对建筑安全隐患的延迟响应，增加了安全风险，传统的声学设计未能充分考虑声学效果，影响了建筑的使用体验和效率，这些不足之处主要源于传统平台在数据处理、分析和预测方面的局限性，以及对现代化技术和算法的缺乏应用。

发明内容

本发明的目的是解决现有技术中存在的缺点，而提出的建筑物联网虚拟化管理平台及管理方法及系统。

为了实现上述目的，本发明采用了如下技术方案：建筑物联网虚拟化管理平台包括能源优化管理模块、微气候控制模块、热负荷预测模块、结构健康监测模块、完整性监测模块、声学环境优化模块：

所述能源优化管理模块基于建筑的能源消耗数据，采用迪杰斯特拉算法优化能源分配路径，进行最短路径分配，应用福特-富尔克森算法调整能源流动，通过增广路径的方式，找出可增加网络流的路径，生成能源优化分配图；

所述微气候控制模块基于能源优化分配图，采用计算流体动力学模型对建筑内外的空气流动进行模拟，通过求解Navier-Stokes方程计算流体的速度场和压力场，结合热传递方程模拟热量在建筑空间的分布与流动，对空气流动和温度分布进行优化，生成微气候调节参数；

所述热负荷预测模块基于微气候调节参数，采用自回归积分滑动平均模型分析历史气候数据，识别温度和湿度变量的时间序列规律，通过随机森林算法处理非线性关系和高维交互，预测建筑的热负荷，生成热负荷预测结果；

所述结构健康监测模块基于热负荷预测结果，采用孤立森林算法对数据进行异常检测，通过随机选取特征和切分值识别异常点，运用统计分析方法分析数据的偏差和聚类情况，判断建筑结构的健康状况，生成结构健康结果；

所述完整性监测模块基于结构健康结果，采用卷积神经网络进行图像特征提取和模式识别，分析建筑结构的微小裂缝和瑕疵，使用Canny边缘检测器对图像的边缘进行检测，识别裂缝的位置和形态，生成结构完整性分析结果；

所述声学环境优化模块基于结构完整性分析结果，采用声学模拟分析声波在建筑内的传播和反射情况，利用反射声波分析确定吸音材料的布置和声学设计的优化方案，生成声学环境改善计划。

作为本发明的进一步方案，所述能源优化分配图包括能源消耗热点、能源流动路径和关键节点，所述微气候调节参数包括区域的空气质量指标、热舒适指数和环境调节方案，所述热负荷预测结果包括峰值负荷时间、最低负荷时间和能源效率优化方案，所述结构健康结果包括潜在风险区域、损伤程度和维护优先级，所述结构完整性分析结果包括裂缝与瑕疵的位置、大小和影响，所述声学环境改善计划包括声学材料配置、噪声控制措施和声场调整方案。

作为本发明的进一步方案，所述能源优化管理模块包括能源需求子模块、分配优化子模块、节能策略子模块；

所述能源需求子模块基于建筑的能源消耗数据，采用线性规划算法，对数据集中的能源需求进行分类和权重分配，通过设定约束条件和目标函数，实现能源需求分配，生成能源需求分布图；

所述分配优化子模块基于能源需求分布图，采用迪杰斯特拉算法，通过逐步比较和选择节点之间的最短路径，实现能源在建筑内部流动，生成初步能源分配图；

所述节能策略子模块基于初步能源分配图，采用福特-富尔克森算法，通过找寻网络中的可增广路径，不断迭代更新网络流，生成能源优化分配图。

作为本发明的进一步方案，所述微气候控制模块包括温度调节子模块、空气流动子模块、湿度控制子模块；

所述温度调节子模块基于能源优化分配图，采用热力学平衡模型，通过计算和调整能量的输入和输出，并进行建筑内部温度的均衡分配，生成温度调整方案；

所述空气流动子模块基于温度调整方案，采用计算流体动力学模型，模拟空气在建筑内部的流动模式，通过调整空气流速和方向，优化建筑的通风效果，生成空气流动优化图；

所述湿度控制子模块基于空气流动优化图，采用湿度平衡算法对空气中的水分含量和分布进行调节，通过分析和调整空气湿度与周围环境的互动关系，生成微气候调节参数。

作为本发明的进一步方案，所述热负荷预测模块包括第一数据分析子模块、预测建模子模块、能源调整子模块；

所述第一数据分析子模块基于微气候调节参数，采用统计分析方法，对收集到的温度和湿度数据进行趋势分析和相关性判断，揭示环境变化的规律，生成环境趋势分析结果；

所述预测建模子模块基于环境趋势分析结果，采用自回归积分滑动平均模型，对历史气候数据进行时间序列分析，预测未来的温湿度变化趋势，生成预测模型结果；

所述能源调整子模块基于预测模型结果，采用随机森林算法，分析和处理数据中的复杂非线性关系，优化能源使用策略，减少未来的能耗，生成热负荷预测结果。

作为本发明的进一步方案，所述结构健康监测模块包括损伤识别子模块、第二数据分析子模块、维护方案子模块；

所述异常点检测子模块基于热负荷预测结果，采用孤立森林算法，对建筑结构数据中的数据点进行隔离评分，隔离评分较低的点被视为异常点，构建多个随机树通过随机选择特征和切分值来隔离数据点，生成异常点检测结果；

所述数据偏差分析子模块基于异常点检测结果，采用统计分析方法，对异常点的频率、分布和集群趋势进行分析，识别建筑结构中的潜在风险区域，生成数据偏差分析结果；

所述结构健康评估子模块基于数据偏差分析结果，采用结构健康分析算法，对整体建筑结构的健康状况进行综合评估，通过量化数据偏差和潜在风险因素，综合确定结构的稳定性和风险等级，生成结构健康结果。

作为本发明的进一步方案，所述完整性监测模块包括图像捕获子模块、图像处理子模块、裂缝分析子模块；

所述图像特征提取子模块基于结构健康结果，采用卷积神经网络对建筑结构的图像进行分析，网络通过多层过滤器自动学习和提取图像中的关键特征，生成图像特征分析结果；

所述裂缝识别子模块基于图像特征分析结果，采用Canny边缘检测算法对图像中的裂缝边缘进行识别，通过计算图像中像素点的梯度强度和方向来检测边缘，生成裂缝识别结果；

所述结构完整性分析子模块基于裂缝识别结果，采用结构损伤评估算法，对裂缝的严重性和建筑结构完整性的潜在影响进行综合分析，通过量化裂缝的尺寸、位置和扩展趋势，评估其对结构稳定性的影响，生成结构完整性分析结果。

作为本发明的进一步方案，所述声学环境优化模块包括声波分析子模块、噪音控制子模块、声学设计子模块；

所述声波传播分析子模块基于结构完整性分析结果，采用声学模拟技术分析声波在建筑内的传播路径和反射模式，评估差异化区域的声学效果，生成声波传播分析结果；

所述吸音材料配置子模块基于声波传播分析结果，采用声学优化算法，对声波在建筑内部的传播路径进行分析，选择符合的吸音材料和配置方案，通过模拟声波在差异化材料和布局下的传播特性，优化声波的传播路径和减少噪音干扰，生成吸音材料配置方案；

所述声学环境优化子模块基于吸音材料配置方案，采用声学模拟算法，对内部空间的声学设计进行调整，通过模拟声波在空间中的传播和吸收情况，并进行声学材料的布置和声音传播路径的优化，生成声学环境改善计划。

建筑物联网虚拟化管理平台方法基于建筑物联网虚拟化管理平台执行，所述建筑物联网虚拟化管理平台方法包括以下步骤：

S1：基于建筑的能源消耗数据，采用聚类算法对能源消耗模式进行分类和识别，通过趋势分析技术分析差异化分类下的能耗规律，进行节能潜力评估，生成能源优化分配图；

S2：基于所述能源优化分配图，采用建筑能源模拟算法模拟建筑内外空气流动情况，运用计算流体动力学模型进行空气流动模拟，结合热传递方程模拟热量在建筑空间的传播和分布情况，生成微气候调节参数；

S3：基于所述微气候调节参数，采用时间序列分析方法对历史气候数据进行时间序列分解，通过自回归积分滑动平均模型分析温湿度的变化趋势，为热负荷预测提供时间序列依据，生成热负荷预测结果；

S4：基于所述热负荷预测结果，采用孤立森林算法对预测数据进行异常点检测，通过构建孤立树并计算样本点的异常分数来识别异常数据，并进行建筑结构健康状况评估，生成建筑结构健康结果；

S5：基于所述建筑结构健康结果，采用卷积神经网络对建筑结构图像进行特征提取，运用Canny边缘检测算法对图像中的边缘特征进行提取，识别出结构裂缝和瑕疵的具体位置和形态，生成结构完整性分析结果；

S6：基于所述结构完整性分析结果，采用声学模拟软件对声波在建筑内的传播路径和反射情况进行模拟，分析差异化空间布局下的声波传播特性，优化声学环境，生成声学环境改善计划；

S7：基于所述声学环境改善计划，采用建筑物联网虚拟化管理方法，进行综合管理和监控，实时监测建筑内部和外部的参数，通过联网虚拟化管理方法的应用，生成全面优化结果。

建筑物联网虚拟化管理系统，包括存储器和处理器，所述存储器中存储有计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现如上述所述的建筑物联网虚拟化管理平台。

与现有技术相比，本发明的优点和积极效果在于：

本发明中，通过迪杰斯特拉算法和福特-富尔克森算法，能源优化管理模块实现了更高效的能源分配，减少了能源浪费，并提升了能源利用率，微气候控制模块采用计算流体动力学模型，优化了空气流动和温度分布，改善了室内环境质量，同时降低了对环境的影响。热负荷预测模块通过自回归积分滑动平均模型和随机森林算法，提高了热负荷预测的准确性，有助于更有效的能源规划。结构健康监测模块和完整性监测模块采用孤立森林算法和卷积神经网络，提高了对建筑结构风险的识别能力，增强了建筑的安全性。声学环境优化模块通过声学模拟，提升了建筑内的声学效果，增加了居住和工作环境的舒适度。

附图说明

图1为本发明的平台流程图；

图2为本发明的平台框架图；

图3为本发明的能源优化管理模块流程图；

图4为本发明的微气候控制模块流程图；

图5为本发明的热负荷预测模块流程图；

图6为本发明的结构健康监测模块流程图；

图7为本发明的完整性监测模块流程图；

图8为本发明的声学环境优化模块流程图；

图9为本发明的方法步骤流程图。

具体实施方式

为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。

在本发明的描述中，需要理解的是，术语“长度”、“宽度”、“上”、“下”、“前”、“后”、“左”、“右”、“竖直”、“水平”、“顶”、“底”、“内”、“外”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系，仅是为了便于描述本发明和简化描述，而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此不能理解为对本发明的限制。此外，在本发明的描述中，“多个”的含义是两个或两个以上，除非另有明确具体的限定。

实施例一

请参阅图1、2，本发明提供一种技术方案：建筑物联网虚拟化管理平台包括能源优化管理模块、微气候控制模块、热负荷预测模块、结构健康监测模块、完整性监测模块、声学环境优化模块：

能源优化管理模块基于建筑的能源消耗数据，采用迪杰斯特拉算法优化能源分配路径，进行最短路径分配，应用福特-富尔克森算法调整能源流动，通过增广路径的方式，找出可增加网络流的路径，生成能源优化分配图；

微气候控制模块基于能源优化分配图，采用计算流体动力学模型对建筑内外的空气流动进行模拟，通过求解Navier-Stokes方程计算流体的速度场和压力场，结合热传递方程模拟热量在建筑空间的分布与流动，对空气流动和温度分布进行优化，生成微气候调节参数；

热负荷预测模块基于微气候调节参数，采用自回归积分滑动平均模型分析历史气候数据，识别温度和湿度变量的时间序列规律，通过随机森林算法处理非线性关系和高维交互，预测建筑的热负荷，生成热负荷预测结果；

结构健康监测模块基于热负荷预测结果，采用孤立森林算法对数据进行异常检测，通过随机选取特征和切分值识别异常点，运用统计分析方法分析数据的偏差和聚类情况，判断建筑结构的健康状况，生成结构健康结果；

完整性监测模块基于结构健康结果，采用卷积神经网络进行图像特征提取和模式识别，分析建筑结构的微小裂缝和瑕疵，使用Canny边缘检测器对图像的边缘进行检测，识别裂缝的位置和形态，生成结构完整性分析结果；

声学环境优化模块基于结构完整性分析结果，采用声学模拟分析声波在建筑内的传播和反射情况，利用反射声波分析确定吸音材料的布置和声学设计的优化方案，生成声学环境改善计划。

能源优化分配图包括能源消耗热点、能源流动路径和关键节点，微气候调节参数包括区域的空气质量指标、热舒适指数和环境调节方案，热负荷预测结果包括峰值负荷时间、最低负荷时间和能源效率优化方案，结构健康结果包括潜在风险区域、损伤程度和维护优先级，结构完整性分析结果包括裂缝与瑕疵的位置、大小和影响，声学环境改善计划包括声学材料配置、噪声控制措施和声场调整方案。

在能源优化管理模块中，系统首先收集建筑的能源消耗数据，这些数据主要包括电力、水、天然气的各类能源的使用量，通常以时间序列格式存储，记录了每个时间点的能源使用情况。这一模块通过迪杰斯特拉算法分析这些数据，算法在这里的作用是寻找能源分配的最短路径，迪杰斯特拉算法会计算各能源使用节点之间的距离，然后找出总距离最短的分配路径。这个过程涉及到每个节点的能源需求量和现有能源供应量的比较，以及节点间距离的计算，福特-富尔克森算法被用来调整能源流动，通过构建一个网络流模型，然后在此基础上寻找增广路径，即可以增加整个网络流量的路径，算法会考虑每条路径的流量限制和当前的流量状况，确定最佳的流动调整方案。这两个算法的结合使得能源分配更加高效，减少能源浪费，提升能源利用率，这个模块生成了一个能源优化分配图，这个图展示了能源消耗热点、能源流动路径和关键节点，为能源管理提供了直观的视图和决策依据。

在微气候控制模块中，系统基于能源优化分配图，采用计算流体动力学(CFD)模型对建筑内外的空气流动进行模拟，这一模型主要通过求解Navier-Stokes方程来计算流体的速度场和压力场，模拟空气在建筑空间中的流动情况，CFD模型首先需要根据建筑的结构和空间布局设定初始条件和边界条件，然后通过迭代计算不同时间点的流体流动状态，热传递方程被用来模拟热量在建筑空间的分布与流动，这涉及到对建筑内外温度、湿度环境参数的监测和计算。通过这些模拟和计算，微气候控制模块可以优化空气流动和温度分布，改善室内环境质量，同时降低对环境的影响。模块最终生成微气候调节参数，这些参数包括区域的空气质量指标、热舒适指数和环境调节方案，为建筑的环境控制提供了科学依据和调节方案。

在热负荷预测模块中，系统基于微气候调节参数，如温度和湿度，这些参数被格式化为时间序列数据，通过自回归积分滑动平均模型(ARIMA)，模块首先对历史气候数据进行分析，识别其中的季节性和趋势性特征，利用随机森林算法处理非线性关系和高维交互，该算法首先构建多个决策树，每个树基于数据集的一个随机子集建立。在预测热负荷时，随机森林通过投票机制，综合各个决策树的结果，从而提高预测的准确性。此过程不仅考虑了历史数据的模式，还包括了气候变化对建筑物热负荷的实时影响，该模块生成的热负荷预测结果以报告形式输出，为能源管理提供决策支持，帮助实现能源优化和节能。

在结构健康监测模块中，系统采用孤立森林算法对基于热负荷预测结果的数据进行异常检测，孤立森林算法通过随机选取特征和切分值来构建孤立树，有效地识别出数据中的异常点。该算法对数据集进行随机采样，并在采样数据中随机选择一个特征及其值进行切分，重复此过程构建孤立树。每个数据点的异常程度由其在树中的路径长度决定，路径越短，越可能是异常，该模块运用统计分析方法，如方差分析和聚类算法，分析数据的偏差和聚类情况，从而准确判断建筑结构的健康状况，生成的结构健康结果以结构健康报告的形式提供，包含关键的健康指标和潜在风险点，为建筑的维护和修复提供科学依据。

在完整性监测模块中，系统通过卷积神经网络(CNN)进行图像特征提取和模式识别，该模块首先对建筑结构的图像进行预处理，如灰度转换和噪声滤除，以提高图像质量，利用CNN的多层结构，从图像中自动学习和提取关键特征，如边缘和纹理。CNN通过多个卷积层和池化层的堆叠，有效识别图像中的裂缝和瑕疵，该模块使用Canny边缘检测器进一步精确地定位裂缝的位置和形态。生成的结构完整性分析结果包含了详细的裂缝分析报告，其中详细描述了裂缝的位置、大小、形状和成因，对建筑物的维护和修复具有重要意义。

在声学环境优化模块中，模块利用结构完整性分析结果作为输入数据，这些数据以图像形式存在，细节包括建筑结构的微观裂缝和瑕疵信息，如空间坐标、裂缝尺寸和形状，模块首先运用声学模拟软件对声波在建筑内的传播和反射进行模拟，考虑建筑几何结构、材料属性和结构完整性分析结果，软件计算声波传播和反射，模拟声波在不同空间中的行为，包括声波直射、反射、衍射以及吸收，模块通过反射声波分析来确定吸音材料的布置和声学设计的优化方案，分析模拟得到的声场数据，识别声波反射较强或声音汇集区域，优化吸音材料布置。优化方案基于声学性能模型，考虑各种吸音材料对声波的吸收系数及不同频率下的声波传播特性。最终生成的声学环境改善计划详细列出各区域的声学处理措施，包括所需吸音材料的类型、数量和布置位置，并给出声学设计建议，如调整室内布局和使用隔音材料，目标是提升声学效果，创造更舒适的居住和工作环境。

请参阅图2、3，能源优化管理模块包括能源需求子模块、分配优化子模块、节能策略子模块；

能源需求子模块基于建筑的能源消耗数据，采用线性规划算法，对数据集中的能源需求进行分类和权重分配，通过设定约束条件和目标函数，实现能源需求分配，生成能源需求分布图；

分配优化子模块基于能源需求分布图，采用迪杰斯特拉算法，通过逐步比较和选择节点之间的最短路径，实现能源在建筑内部流动，生成初步能源分配图；

节能策略子模块基于初步能源分配图，采用福特-富尔克森算法，通过找寻网络中的可增广路径，不断迭代更新网络流，生成能源优化分配图。

在能源需求子模块中，子模块首先从建筑物联网系统中收集能源消耗数据，这些数据以时间序列的格式记录每个区域的能源使用量，采用线性规划算法，子模块对这些数据集中的能源需求进行分类，如照明、供暖、空调，进而分配相应的权重，权重分配依据每个类别的能源需求紧急程度和重要性，例如，医疗区域的供电需求比储藏区域的更为重要。线性规划算法中设定约束条件，如每个区域的最大和最小能源需求，以及整个建筑的能源供应限制。目标函数旨在最小化能源浪费，同时确保满足所有区域的基本需求，算法通过迭代计算找到最优解，即每个区域的理想能源分配量，子模块生成能源需求分布图，这张图详细展示了建筑各区域的能源需求和分配情况，作为后续优化步骤的基础。

在分配优化子模块中，子模块基于能源需求分布图，采用迪杰斯特拉算法对建筑内部的能源流动进行优化，该算法从建筑的主能源输入点开始，逐步比较和选择到各个区域的最短路径，这些路径代表着能源分配的最优线路。迪杰斯特拉算法考虑到各个区域之间的距离和能源需求量，通过计算确定到达每个区域的最短且最节能的路径，算法重点考虑减少能源传输过程中的损耗，并确保每个区域都能及时获得足够的能源，算法的执行结果是初步能源分配图，展示了在当前条件下建筑内部的理想能源流动路径。

节能策略子模块基于初步能源分配图，采用福特-富尔克森算法进一步优化能源分配，该算法通过在能源分配网络中寻找可增广路径来不断迭代更新网络流。这些可增广路径是指可以增加总能源流量而不违反任何约束条件的路径。在这个过程中，子模块不断调整各个路径上的能源流动量，以寻找总能源流量的最大值。这样的调整基于对当前网络状态的实时分析，考虑到各个节点间的能源需求变化。完成迭代后，子模块生成能源优化分配图，这张图展示了在确保节能和满足所有区域需求的前提下，最终确定的能源分配方案。这张图对于建筑物联网系统中的能源管理至关重要，帮助管理者理解如何最有效地分配和使用能源。

假设一个建筑物联网系统中有三个区域A、B、C，能源需求分别为50、30、20单位，能源需求子模块收集并分析数据后，识别出这三个区域的能源需求特点。使用线性规划算法，设定约束条件，如A区域不少于40单位能源，B区域不少于20单位，C区域不少于10单位，总能源不超过100单位。目标函数旨在最小化总能源消耗。通过算法迭代，确定A区域分配50单位，B区域30单位，C区域20单位的能源，分配优化子模块接着采用迪杰斯特拉算法，计算出从能源中心到A、B、C三个区域的最短分配路径。节能策略子模块运用福特-富尔克森算法，在考虑当前分配情况下，通过寻找可增广路径，最终确定A区域获得55单位，B区域获得30单位，C区域获得15单位的能源分配方案。这个方案最大限度地利用了可用能源，同时满足了各区域的基本需求。

请参阅图2、4，微气候控制模块包括温度调节子模块、空气流动子模块、湿度控制子模块；

温度调节子模块基于能源优化分配图，采用热力学平衡模型，通过计算和调整能量的输入和输出，并进行建筑内部温度的均衡分配，生成温度调整方案；

空气流动子模块基于温度调整方案，采用计算流体动力学模型，模拟空气在建筑内部的流动模式，通过调整空气流速和方向，优化建筑的通风效果，生成空气流动优化图；

湿度控制子模块基于空气流动优化图，采用湿度平衡算法对空气中的水分含量和分布进行调节，通过分析和调整空气湿度与周围环境的互动关系，生成微气候调节参数。

在温度调节子模块中，该子模块基于能源优化分配图，这张图展示了建筑内各区域的能源分配情况，包括热能和电能的具体数值。子模块采用热力学平衡模型，这个模型通过计算每个区域的热能输入和输出来实现温度控制，根据每个区域的当前温度、所需温度以及能源分配情况，计算出所需调整的热能量，模型通过调整供热系统或空调系统的输出来实现所需温度的精准调节。例如，如果某个区域需要降温，模型会增加空调系统的输出，反之则减少，该模型还考虑了建筑内部的热传导和对外的热辐射，确保整个建筑的温度均衡，温度调节子模块生成温度调整方案，这个方案详细指出了建筑内每个区域的目标温度以及达到这一目标所需的能源调整措施。

在空气流动子模块中，该子模块基于温度调整方案，采用计算流体动力学模型来模拟和优化建筑内的空气流动，这个模型首先根据温度调整方案中的目标温度和能源分配情况，计算出影响空气流动的热力学因素，如热升力和压力差异，模型模拟空气在建筑内部的流动模式，包括空气在各个房间、走廊和楼梯间的流动路径，模型会调整空调系统的风扇转速和风向，以优化空气流速和方向，从而改善通风效果。例如，如果某个区域的CO2浓度过高，模型会增加该区域的空气流动，以带走污浊空气，空气流动子模块生成空气流动优化图，展示了建筑内各区域经过优化后的空气流动模式，这对于提高空气质量和舒适度至关重要。

在湿度控制子模块中，该子模块基于空气流动优化图，采用湿度平衡算法对建筑内的空气湿度进行精确控制，这个算法首先分析建筑内部空气的当前水分含量，然后根据空气流动优化图中的空气流动模式，计算水分在建筑内的分布和变化，模块调整加湿器或除湿器的运行状态，以实现理想的湿度水平。例如，如果某个区域过于干燥，模块会增加加湿器的输出，反之则启动除湿器。此外，该模块还会监测和调整空气中的绝对湿度和相对湿度，确保舒适和健康的室内环境，湿度控制子模块生成微气候调节参数，这些参数包括了建筑内各个区域的目标湿度以及实现这一目标所需的湿度调节措施。

假设一个建筑物联网系统包含三个区域A、B、C，当前温度分别为22℃、24℃和26℃，目标温度分别为24℃、22℃和24℃，能源需求子模块收集并分析数据后，使用热力学平衡模型计算出A区域需要增加热能，B区域需要减少热能，C区域保持不变，空气流动子模块接着采用计算流体动力学模型，模拟A区域的空气流动加速，B区域减速，C区域保持稳定。湿度控制子模块运用湿度平衡算法，在考虑当前温度和空气流动情况下，调整A区域的加湿器输出，降低B区域的湿度，C区域保持不变，这些调整最终实现了建筑内温度和湿度的优化，提高了居住和工作的舒适度。

请参阅图2、5，热负荷预测模块包括第一数据分析子模块、预测建模子模块、能源调整子模块；

第一数据分析子模块基于微气候调节参数，采用统计分析方法，对收集到的温度和湿度数据进行趋势分析和相关性判断，揭示环境变化的规律，生成环境趋势分析结果；

预测建模子模块基于环境趋势分析结果，采用自回归积分滑动平均模型，对历史气候数据进行时间序列分析，预测未来的温湿度变化趋势，生成预测模型结果；

能源调整子模块基于预测模型结果，采用随机森林算法，分析和处理数据中的复杂非线性关系，优化能源使用策略，减少未来的能耗，生成热负荷预测结果。

在第一数据分析子模块中，该模块专注于微气候调节参数，这些参数包括建筑内各区域的温度和湿度数据，以时间序列的格式记录，采用统计分析方法，首先对这些温湿度数据进行趋势分析，这涉及到计算每个区域温湿度随时间的变化趋势，如是否呈现上升、下降或周期性变化，进行相关性判断，分析不同区域温湿度之间的相互关系，如某区域温度上升是否与相邻区域湿度增加相关，通过这些分析，揭示环境变化的内在规律，如特定时间段内温湿度的波动模式，子模块生成环境趋势分析结果，这一结果不仅详细描述了建筑内部微气候的动态变化，还揭示了不同区域之间的相互作用，为后续的预测建模提供了基础。

在预测建模子模块中，采用自回归积分滑动平均(ARIMA)模型对历史气候数据进行深入分析，该模型结合自回归和移动平均方法，对每个区域的温湿度数据进行时间序列分析。通过调整模型参数，如自回归项的阶数、差分的阶数和移动平均项的阶数，精准捕捉温湿度数据的时间序列特征，如季节性变化和长期趋势，模型运用这些特征来预测未来的温湿度变化趋势，生成预测模型结果。这个结果不仅预测了未来一段时间内各区域的温湿度水平，还提供了出现的极端气候条件的预警，为能源调整和微气候控制提供了关键的决策支持。

在能源调整子模块中，采用随机森林算法对复杂的非线性数据关系进行分析，该算法通过构建多个决策树，对各个区域未来的能源需求进行预测。每个决策树基于数据的一个随机子集建立，通过识别不同变量之间的复杂交互作用，如温度、湿度与能源消耗之间的关系。随机森林算法综合所有决策树的输出，提高预测的准确性和鲁棒性。通过这种方式，模块优化能源使用策略，预测未来各区域的能源需求，并据此减少能源浪费，子模块生成热负荷预测结果，这个结果详细展示了未来不同时间段内各区域的能源需求，帮助建筑管理者实现更加精准和高效的能源管理。

假设建筑物联网系统收集了区域A、B、C一年内的每小时温湿度数据，第一数据分析子模块运用统计分析，发现A区域夏季温度普遍高于B、C区，且与B区湿度呈负相关，预测建模子模块通过ARIMA模型分析这些数据，预测出未来三个月A区域温度将持续升高，而B区湿度逐渐降低。能源调整子模块运用随机森林算法分析这些趋势，预测出夏季A区将需要更多冷气，而B区则需减少加湿器使用，生成的热负荷预测结果指导了夏季的能源分配策略，实现了能源效率的最优化。

请参阅图2、6，结构健康监测模块包括损伤识别子模块、第二数据分析子模块、维护方案子模块；

异常点检测子模块基于热负荷预测结果，采用孤立森林算法，对建筑结构数据中的数据点进行隔离评分，隔离评分较低的点被视为异常点，构建多个随机树通过随机选择特征和切分值来隔离数据点，生成异常点检测结果；

数据偏差分析子模块基于异常点检测结果，采用统计分析方法，对异常点的频率、分布和集群趋势进行分析，识别建筑结构中的潜在风险区域，生成数据偏差分析结果；

结构健康评估子模块基于数据偏差分析结果，采用结构健康分析算法，对整体建筑结构的健康状况进行综合评估，通过量化数据偏差和潜在风险因素，综合确定结构的稳定性和风险等级，生成结构健康结果。

在异常点检测子模块中，该模块以热负荷预测结果为基础，这些结果包含了建筑各区域的能源消耗数据和温湿度记录，采用孤立森林算法，该模块首先对这些数据点进行隔离评分。孤立森林算法通过构建多个随机树来隔离每个数据点，每棵树通过随机选择特征(如能源消耗量或温度)和切分值来隔离数据点，较快被隔离的数据点得到较低的评分，被视为异常点，这个过程涉及到大量随机抽样和决策树构建，使得模块能够有效地识别出那些与大多数数据点表现不一致的异常点，子模块生成异常点检测结果，这一结果揭示了建筑能源使用中的异常模式，如能源消耗突然增加的区域，对后续的风险评估和能源管理至关重要。

在数据偏差分析子模块中，采用统计分析方法对异常点进行深入分析，子模块首先分析异常点的频率和分布，比如在一定时间内异常点出现的次数和分布在建筑的哪些区域，分析这些异常点的集群趋势，判断是否有特定区域或时间段出现异常聚集，子模块还研究异常点与因素之间的关系，如温度升高是否与能源消耗增加的异常点有关，通过这些分析，子模块能够识别出建筑结构中的潜在风险区域，如某个区域频繁出现高能源消耗的异常，子模块生成数据偏差分析结果，这个结果详细说明了异常点的特性和潜在的风险因素，为建筑的维护和管理提供了重要依据。

在结构健康评估子模块中，采用结构健康分析算法对建筑的整体健康状况进行评估，该算法通过量化数据偏差和潜在风险因素，如异常点的数量和严重程度，综合确定建筑结构的稳定性和风险等级，子模块不仅考虑单个异常点的影响，还分析了异常点之间的相互作用和累积效应。例如，若多个区域同时出现能源消耗异常，表明整体建筑系统存在较大隐患，算法还考虑了历史数据和建筑物的使用情况，以提高评估的准确性，子模块生成结构健康结果，这个结果为建筑管理者提供了关于建筑整体健康状况的全面视图，包括哪些区域需要特别关注和维护，以及需要采取的紧急措施。

假设一个办公大楼的热负荷预测结果显示，某个区域的能源消耗突然增加。异常点检测子模块使用孤立森林算法分析这一情况，发现该区域的能源消耗数据在过去一个月内多次远高于平均水平。数据偏差分析子模块进分析异常点，确认主要集中在空调系统，且主要发生在高温天气期间。结构健康评估子模块据此评估出空调系统存在过度负荷的问题，建议进行检查和维护，通过这些分析和评估，大楼管理者能够及时发现并解决潜在的能源浪费问题，确保建筑系统的高效运行。

请参阅图2、7，完整性监测模块包括图像捕获子模块、图像处理子模块、裂缝分析子模块；

图像特征提取子模块基于结构健康结果，采用卷积神经网络对建筑结构的图像进行分析，网络通过多层过滤器自动学习和提取图像中的关键特征，生成图像特征分析结果；

裂缝识别子模块基于图像特征分析结果，采用Canny边缘检测算法对图像中的裂缝边缘进行识别，通过计算图像中像素点的梯度强度和方向来检测边缘，生成裂缝识别结果；

结构完整性分析子模块基于裂缝识别结果，采用结构损伤评估算法，对裂缝的严重性和建筑结构完整性的潜在影响进行综合分析，通过量化裂缝的尺寸、位置和扩展趋势，评估其对结构稳定性的影响，生成结构完整性分析结果。

在图像特征提取子模块中，卷积神经网络(CNN)对建筑结构的图像进行分析，数据格式为预处理过的图像数据集，这些图像被转换为统一的分辨率和色彩格式。CNN通过其多层结构，其中包括卷积层、池化层和全连接层，对图像进行深入分析，在卷积层，网络使用一系列过滤器来自动学习和提取图像中的关键特征，如边缘、角点和纹理。这些过滤器通过反向传播算法进行优化，以提高特征提取的准确性，池化层则用于降低特征图的维度，增强模型的泛化能力。全连接层将学习到的特征进行综合，输出图像特征分析结果。CNN的训练过程涉及大量图像数据，通过迭代优化过滤器的权重，从而提高特征识别的准确率。最终，该子模块输出的图像特征分析结果为一组特征向量，每个向量描述图像中的一个关键特征，为后续的裂缝识别和结构完整性分析提供了基础。

裂缝识别子模块基于图像特征分析结果，采用Canny边缘检测算法对图像中的裂缝进行识别，该算法首先使用高斯滤波器对图像进行平滑处理，以消除噪声，计算图像中每个像素点的梯度强度和方向，以确定潜在的边缘位置。接下来，通过非极大值抑制技术进一步细化这些边缘，使用双阈值方法确定真正的边缘和潜在的弱边缘，算法能够有效地识别出图像中的裂缝边缘。这一步骤生成的裂缝识别结果是一系列边缘图像，其中清晰标出了建筑结构中的裂缝位置和形状，为结构完整性分析提供重要信息。

结构完整性分析子模块基于裂缝识别结果，采用结构损伤评估算法进行分析，该算法综合考虑裂缝的尺寸、位置和扩展趋势，对裂缝的严重性进行量化评估。通过建立裂缝特征与建筑结构完整性之间的数学模型，算法能够评估裂缝对结构稳定性的潜在影响，算法考虑了诸如裂缝宽度、长度、分布模式和与关键承重部件的相对位置因素。这个分析过程通过详细的数值计算和模拟，确保评估结果的准确性和可靠性，生成的结构完整性分析结果是一份详细报告，其中包含了裂缝特征的量化数据、对建筑结构完整性的综合评估以及需要采取的维修措施建议。

设想一幢历史悠久的建筑，其外墙通过高清摄像头拍摄得到的图像作为输入数据，这些图像经过预处理，转换为统一的1024x1024分辨率，彩色格式。在图像特征提取子模块中，卷积神经网络接收这些图像，并通过其多层结构自动学习和提取图像中的关键特征，例如裂缝、风化痕迹，网络使用了64个不同的过滤器来捕捉各种特征，输出的特征向量集合描述了图像中的主要结构细节。裂缝识别子模块接收这些特征向量，采用Canny边缘检测算法进一步识别裂缝。算法首先应用5x5的高斯滤波器进行平滑处理，然后计算梯度强度，使用20和40的阈值进行边缘检测，识别出清晰的裂缝轮廓，在结构完整性分析子模块中，评估算法根据裂缝的宽度(例如，0.5cm)和位置(例如，靠近窗户的角落)，判断其对建筑稳定性的潜在影响，生成一份包含维修建议的分析报告。这份报告指出裂缝不会立即危及建筑的稳定性，但建议进行定期监测并修补已发现的裂缝。

请参阅图2、8，声学环境优化模块包括声波分析子模块、噪音控制子模块、声学设计子模块；

声波传播分析子模块基于结构完整性分析结果，采用声学模拟技术分析声波在建筑内的传播路径和反射模式，评估差异化区域的声学效果，生成声波传播分析结果；

吸音材料配置子模块基于声波传播分析结果，采用声学优化算法，对声波在建筑内部的传播路径进行分析，选择符合的吸音材料和配置方案，通过模拟声波在差异化材料和布局下的传播特性，优化声波的传播路径和减少噪音干扰，生成吸音材料配置方案；

声学环境优化子模块基于吸音材料配置方案，采用声学模拟算法，对内部空间的声学设计进行调整，通过模拟声波在空间中的传播和吸收情况，并进行声学材料的布置和声音传播路径的优化，生成声学环境改善计划。

在声波传播分析子模块中，通过声学模拟技术分析声波在建筑内的传播路径和反射模式，这一子模块采用的数据格式是建筑的三维模型数据，包括建筑内部的结构布局、材料属性，算法首先通过三维声场模拟技术，根据建筑的结构和材料特性，模拟声波在空间内的传播和反射情况。该过程利用声波方程和边界条件计算声压级分布，分析不同区域的声学特性，算法进一步通过声波路径追踪技术，评估声波在复杂建筑环境中的传播效果，如声波的衰减、反射、折射和散射，该子模块生成的声波传播分析结果是一系列声场分布图和声学参数报告，其中详细展示了各区域的声学效果，如声压级、回声时间，为声学环境优化提供了科学依据。

吸音材料配置子模块基于声波传播分析结果，通过声学优化算法分析声波在建筑内部的传播路径，并选择合适的吸音材料和配置方案。该子模块采用的数据包括声波传播分析结果、各种吸音材料的声学性能参数，算法首先分析声波在建筑内的主要传播路径和问题区域，如过度回声或噪音污染严重的区域，根据声波的频率特性和传播特性，选择适合的吸音材料类型和厚度，通过声学模拟技术，模拟声波在采用不同吸音材料和布局下的传播特性，评估各种配置方案的效果，生成的吸音材料配置方案详细指出了在建筑的哪些区域应该使用何种吸音材料，以及材料的具体放置位置和数量，有效优化了声波的传播路径和减少了噪音干扰。

声学环境优化子模块基于吸音材料配置方案，通过声学模拟算法对内部空间的声学设计进行调整，该子模块采用的数据包括吸音材料配置方案和建筑内部空间的详细参数。算法首先分析内部空间的声学特性，如声场分布、回声时间和声音清晰度，根据吸音材料配置方案，进行声学模拟，模拟声波在空间中的传播和吸收情况。算法考虑了声波在不同材料表面的反射和吸收特性，以及声波在空间中的传播路径。通过对比模拟结果和声学设计目标，算法进行声学材料的布置和声音传播路径的优化，最终生成的声学环境改善计划包括了声学材料的具体布置图和声学改善效果的预测报告，指导实际的建筑声学环境优化工作。

考虑一个大型会议中心的声学设计问题，该建筑的三维模型数据被输入到声波传播分析子模块，通过声学模拟技术，分析声波在不同会议室和走廊中的传播和反射情况。模拟结果显示主会议室存在过度回声的问题，在吸音材料配置子模块中，根据声波的传播特性和频率分析，选择了高效能的吸声棉和吸声板作为主要吸音材料。通过进一步的声学模拟，确定了吸音材料的最佳布置方案，包括在天花板和墙面的特定区域布置吸声棉，在声学环境优化子模块中，根据优化后的声学模拟结果，调整了内部空间的声学设计，确保声波在会议室内的均匀分布和有效吸收。最终生成的声学环境改善计划详细描述了吸音材料的布置位置和预期的声学效果改善，例如减少了回声时间，提高了语音清晰度，为会议中心提供了更舒适的听觉环境。

请参阅图9，建筑物联网虚拟化管理平台方法基于建筑物联网虚拟化管理平台执行，建筑物联网虚拟化管理平台方法包括以下步骤：

S1：基于建筑的能源消耗数据，采用聚类算法对能源消耗模式进行分类和识别，通过趋势分析技术分析差异化分类下的能耗规律，进行节能潜力评估，生成能源优化分配图；

S2：基于能源优化分配图，采用建筑能源模拟算法模拟建筑内外空气流动情况，运用计算流体动力学模型进行空气流动模拟，结合热传递方程模拟热量在建筑空间的传播和分布情况，生成微气候调节参数；

S3：基于微气候调节参数，采用时间序列分析方法对历史气候数据进行时间序列分解，通过自回归积分滑动平均模型分析温湿度的变化趋势，为热负荷预测提供时间序列依据，生成热负荷预测结果；

S4：基于热负荷预测结果，采用孤立森林算法对预测数据进行异常点检测，通过构建孤立树并计算样本点的异常分数来识别异常数据，并进行建筑结构健康状况评估，生成建筑结构健康结果；

S5：基于建筑结构健康结果，采用卷积神经网络对建筑结构图像进行特征提取，运用Canny边缘检测算法对图像中的边缘特征进行提取，识别出结构裂缝和瑕疵的具体位置和形态，生成结构完整性分析结果；

S6：基于结构完整性分析结果，采用声学模拟软件对声波在建筑内的传播路径和反射情况进行模拟，分析差异化空间布局下的声波传播特性，优化声学环境，生成声学环境改善计划；

S7：基于声学环境改善计划，采用建筑物联网虚拟化管理方法，进行综合管理和监控，实时监测建筑内部和外部的参数，通过联网虚拟化管理方法的应用，生成全面优化结果。

在S1步骤中，通过聚类算法对建筑的能源消耗数据进行分类和识别。数据格式主要为历史能源消耗记录，包括时间戳、能源类型(如电、水、燃气)和消耗量，使用K均值聚类算法对数据进行处理，该算法通过计算每个数据点与各聚类中心的距离，将数据分配到最近的聚类中心。算法迭代更新聚类中心的位置，直到达到最优聚类结果，通过趋势分析技术，如移动平均或指数平滑方法，分析每个分类下的能耗规律，识别出高消耗和低消耗模式，使用回归分析评估各分类下的节能潜力，生成的能源优化分配图详细展示了不同区域和时间段的能源消耗模式，指导节能措施的实施。

在S2步骤中，通过建筑能源模拟算法和计算流体动力学(CFD)模型模拟建筑内外的空气流动情况，利用建筑的三维模型和能源优化分配图作为输入数据，该模型包括建筑的布局、窗户位置和材料特性。在CFD模拟中，算法根据Navier-Stokes方程计算空气流动的速度、方向和压力分布，结合热传递方程，模拟热量在建筑空间内的传播和分布情况，考虑了太阳辐射、室内外温差等因素。这一步骤的结果是微气候调节参数，包括空气流速、温度分布和热流向，为建筑内部的温度和通风优化提供了依据。

在S3步骤中，通过时间序列分析方法对历史气候数据进行处理，生成热负荷预测结果，数据格式为历史的温度、湿度记录。算法首先使用时间序列分解技术，将数据分解为趋势、季节性和随机成分，采用自回归积分滑动平均(ARIMA)模型，对温度和湿度的变化趋势进行预测。在模型构建过程中，通过调整滑动窗口大小和自回归项的数量，优化模型的准确性，生成的热负荷预测结果展示了未来一段时间内的温湿度变化趋势，为建筑的供暖、通风和空调系统的调整提供了时间序列依据。

在S4步骤中，通过孤立森林算法对热负荷预测结果进行异常点检测，算法构建多个孤立树，每棵树通过随机选择一个特征和一个切分值来隔离数据点，孤立树的数量和深度是关键参数，通过调整这些参数可以控制检测灵敏度。异常点是那些在孤立树中迅速被隔离的点，在树的较浅层被孤立。通过计算每个数据点的异常分数，算法识别出不符合常规模式的热负荷数据，这一步骤生成的建筑结构健康结果帮助评估建筑的能源效率和运行状态，指出需要进一步检查或维护的区域。

在S5步骤中，通过卷积神经网络(CNN)和Canny边缘检测算法对建筑结构图像进行分析，生成结构完整性分析结果，使用CNN对图像中的特征进行提取，网络通过多层过滤器学习图像中的模式，如裂缝和瑕疵，应用Canny边缘检测算法进一步处理这些特征，算法通过计算像素点的梯度强度来识别边缘。最终，此步骤生成的结构完整性分析结果详细描述了建筑结构中的裂缝和瑕疵的位置和形态，为建筑维护和修复提供了重要信息。

在S6步骤中，通过声学模拟软件对声波在建筑内的传播路径和反射情况进行模拟。算法输入包括建筑的三维模型和结构完整性分析结果。声学模拟考虑了建筑材料的吸声系数、空间布局和反射特性，分析不同区域的声波传播特性。通过调整模拟参数，如声源位置和强度，优化声学环境，生成的声学环境改善计划包含了建议的声学材料布置和声音传播路径优化方案，旨在改善室内的声学质量和减少噪音干扰。

在S7步骤中，通过建筑物联网虚拟化管理方法，进行综合管理和监控，该方法集成了建筑内外的多种传感器数据，如温湿度、能源消耗和空气质量。算法通过实时数据流分析，监控建筑的运行状态，并通过数据分析识别潜在的节能和优化机会，通过联网虚拟化管理方法，算法能够实时调整建筑系统的运行参数，如温度设定和照明控制，以优化能源效率，生成的全面优化结果展示了建筑在能源消耗、环境舒适度和运行效率方面的改进，为建筑管理者提供了全面的运行和维护指导。

建筑物联网虚拟化管理系统，包括存储器和处理器，所述存储器中存储有计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现如上述所述的建筑物联网虚拟化管理平台。

以上，仅是本发明的较佳实施例而已，并非对本发明作其他形式的限制，任何熟悉本专业的技术人员可能利用上述揭示的技术内容加以变更或改型为等同变化的等效实施例应用于其他领域，但是凡是未脱离本发明技术方案内容，依据本发明的技术实质对以上实施例所做的任何简单修改、等同变化与改型，仍属于本发明技术方案的保护范围。

Claims (10)

1.建筑物联网虚拟化管理平台，其特征在于，所述平台包括能源优化管理模块、微气候控制模块、热负荷预测模块、结构健康监测模块、完整性监测模块、声学环境优化模块；

所述能源优化管理模块基于建筑的能源消耗数据，采用迪杰斯特拉算法优化能源分配路径，进行最短路径分配，应用福特-富尔克森算法调整能源流动，通过增广路径的方式，找出可增加网络流的路径，生成能源优化分配图；

所述微气候控制模块基于能源优化分配图，采用计算流体动力学模型对建筑内外的空气流动进行模拟，通过求解Navier-Stokes方程计算流体的速度场和压力场，结合热传递方程模拟热量在建筑空间的分布与流动，对空气流动和温度分布进行优化，生成微气候调节参数；

所述热负荷预测模块基于微气候调节参数，采用自回归积分滑动平均模型分析历史气候数据，识别温度和湿度变量的时间序列规律，通过随机森林算法处理非线性关系和高维交互，预测建筑的热负荷，生成热负荷预测结果；

所述结构健康监测模块基于热负荷预测结果，采用孤立森林算法对数据进行异常检测，通过随机选取特征和切分值识别异常点，运用统计分析方法分析数据的偏差和聚类情况，判断建筑结构的健康状况，生成结构健康结果；

所述完整性监测模块基于结构健康结果，采用卷积神经网络进行图像特征提取和模式识别，分析建筑结构的微小裂缝和瑕疵，使用Canny边缘检测器对图像的边缘进行检测，识别裂缝的位置和形态，生成结构完整性分析结果；

所述声学环境优化模块基于结构完整性分析结果，采用声学模拟分析声波在建筑内的传播和反射情况，利用反射声波分析确定吸音材料的布置和声学设计的优化方案，生成声学环境改善计划。

2.根据权利要求1所述的建筑物联网虚拟化管理平台，其特征在于，所述能源优化分配图包括能源消耗热点、能源流动路径和关键节点，所述微气候调节参数包括区域的空气质量指标、热舒适指数和环境调节方案，所述热负荷预测结果包括峰值负荷时间、最低负荷时间和能源效率优化方案，所述结构健康结果包括潜在风险区域、损伤程度和维护优先级，所述结构完整性分析结果包括裂缝与瑕疵的位置、大小和影响，所述声学环境改善计划包括声学材料配置、噪声控制措施和声场调整方案。

3.根据权利要求1所述的建筑物联网虚拟化管理平台，其特征在于，所述能源优化管理模块包括能源需求子模块、分配优化子模块、节能策略子模块；

所述能源需求子模块基于建筑的能源消耗数据，采用线性规划算法，对数据集中的能源需求进行分类和权重分配，通过设定约束条件和目标函数，实现能源需求分配，生成能源需求分布图；

所述分配优化子模块基于能源需求分布图，采用迪杰斯特拉算法，通过逐步比较和选择节点之间的最短路径，实现能源在建筑内部流动，生成初步能源分配图；

所述节能策略子模块基于初步能源分配图，采用福特-富尔克森算法，通过找寻网络中的可增广路径，不断迭代更新网络流，生成能源优化分配图。

4.根据权利要求1所述的建筑物联网虚拟化管理平台，其特征在于，所述微气候控制模块包括温度调节子模块、空气流动子模块、湿度控制子模块；

所述温度调节子模块基于能源优化分配图，采用热力学平衡模型，通过计算和调整能量的输入和输出，并进行建筑内部温度的均衡分配，生成温度调整方案；

所述空气流动子模块基于温度调整方案，采用计算流体动力学模型，模拟空气在建筑内部的流动模式，通过调整空气流速和方向，优化建筑的通风效果，生成空气流动优化图；

所述湿度控制子模块基于空气流动优化图，采用湿度平衡算法对空气中的水分含量和分布进行调节，通过分析和调整空气湿度与周围环境的互动关系，生成微气候调节参数。

5.根据权利要求1所述的建筑物联网虚拟化管理平台，其特征在于，所述热负荷预测模块包括第一数据分析子模块、预测建模子模块、能源调整子模块；

所述第一数据分析子模块基于微气候调节参数，采用统计分析方法，对收集到的温度和湿度数据进行趋势分析和相关性判断，揭示环境变化的规律，生成环境趋势分析结果；

所述预测建模子模块基于环境趋势分析结果，采用自回归积分滑动平均模型，对历史气候数据进行时间序列分析，预测未来的温湿度变化趋势，生成预测模型结果；

所述能源调整子模块基于预测模型结果，采用随机森林算法，分析和处理数据中的复杂非线性关系，优化能源使用策略，减少未来的能耗，生成热负荷预测结果。

6.根据权利要求1所述的建筑物联网虚拟化管理平台，其特征在于，所述结构健康监测模块包括损伤识别子模块、第二数据分析子模块、维护方案子模块；

所述异常点检测子模块基于热负荷预测结果，采用孤立森林算法，对建筑结构数据中的数据点进行隔离评分，隔离评分较低的点被视为异常点，构建多个随机树通过随机选择特征和切分值来隔离数据点，生成异常点检测结果；

所述数据偏差分析子模块基于异常点检测结果，采用统计分析方法，对异常点的频率、分布和集群趋势进行分析，识别建筑结构中的潜在风险区域，生成数据偏差分析结果；

所述结构健康评估子模块基于数据偏差分析结果，采用结构健康分析算法，对整体建筑结构的健康状况进行综合评估，通过量化数据偏差和潜在风险因素，综合确定结构的稳定性和风险等级，生成结构健康结果。

7.根据权利要求1所述的建筑物联网虚拟化管理平台，其特征在于，所述完整性监测模块包括图像捕获子模块、图像处理子模块、裂缝分析子模块；

所述图像特征提取子模块基于结构健康结果，采用卷积神经网络对建筑结构的图像进行分析，网络通过多层过滤器自动学习和提取图像中的关键特征，生成图像特征分析结果；

所述裂缝识别子模块基于图像特征分析结果，采用Canny边缘检测算法对图像中的裂缝边缘进行识别，通过计算图像中像素点的梯度强度和方向来检测边缘，生成裂缝识别结果；

所述结构完整性分析子模块基于裂缝识别结果，采用结构损伤评估算法，对裂缝的严重性和建筑结构完整性的潜在影响进行综合分析，通过量化裂缝的尺寸、位置和扩展趋势，评估其对结构稳定性的影响，生成结构完整性分析结果。

8.根据权利要求1所述的建筑物联网虚拟化管理平台，其特征在于，所述声学环境优化模块包括声波分析子模块、噪音控制子模块、声学设计子模块；

所述声波传播分析子模块基于结构完整性分析结果，采用声学模拟技术分析声波在建筑内的传播路径和反射模式，评估差异化区域的声学效果，生成声波传播分析结果；

所述吸音材料配置子模块基于声波传播分析结果，采用声学优化算法，对声波在建筑内部的传播路径进行分析，选择符合的吸音材料和配置方案，通过模拟声波在差异化材料和布局下的传播特性，优化声波的传播路径和减少噪音干扰，生成吸音材料配置方案；

所述声学环境优化子模块基于吸音材料配置方案，采用声学模拟算法，对内部空间的声学设计进行调整，通过模拟声波在空间中的传播和吸收情况，并进行声学材料的布置和声音传播路径的优化，生成声学环境改善计划。

9.建筑物联网虚拟化管理方法，其特征在于，所述建筑物联网虚拟化管理平台方法基于权利要求1至8任一所述的建筑物联网虚拟化管理平台执行，包括以下步骤：

基于建筑的能源消耗数据，采用聚类算法对能源消耗模式进行分类和识别，通过趋势分析技术分析差异化分类下的能耗规律，进行节能潜力评估，生成能源优化分配图；

基于所述能源优化分配图，采用建筑能源模拟算法模拟建筑内外空气流动情况，运用计算流体动力学模型进行空气流动模拟，结合热传递方程模拟热量在建筑空间的传播和分布情况，生成微气候调节参数；

基于所述微气候调节参数，采用时间序列分析方法对历史气候数据进行时间序列分解，通过自回归积分滑动平均模型分析温湿度的变化趋势，为热负荷预测提供时间序列依据，生成热负荷预测结果；

基于所述热负荷预测结果，采用孤立森林算法对预测数据进行异常点检测，通过构建孤立树并计算样本点的异常分数来识别异常数据，并进行建筑结构健康状况评估，生成建筑结构健康结果；

基于所述建筑结构健康结果，采用卷积神经网络对建筑结构图像进行特征提取，运用Canny边缘检测算法对图像中的边缘特征进行提取，识别出结构裂缝和瑕疵的具体位置和形态，生成结构完整性分析结果；

基于所述结构完整性分析结果，采用声学模拟软件对声波在建筑内的传播路径和反射情况进行模拟，分析差异化空间布局下的声波传播特性，优化声学环境，生成声学环境改善计划；

基于所述声学环境改善计划，采用建筑物联网虚拟化管理方法，进行综合管理和监控，实时监测建筑内部和外部的参数，通过联网虚拟化管理方法的应用，生成全面优化结果。

10.建筑物联网虚拟化管理系统，包括存储器和处理器，其特征在于，所述存储器中存储有计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1至8任一项所述的建筑物联网虚拟化管理平台。