1.一种物联网能效管理系统，其特征在于，包括数据采集模块、模型建立模块、阈值设定模块、数据预测模块和诊断模块；
所述数据采集模块，用于采集当前能耗监测点的能耗数据；
所述模型建立模块，用于获取所述当前能耗监测点上一周期的历史能耗数据，并将所述历史能耗数据作为模型训练的样本，对设定的预测模型进行训练，确定预测模型的模型参数及其模型精度；
所述阈值设定模块，用于根据所述模型参数及其模型精度进行阈值选择，得到诊断阈值；
所述数据预测模块，用于根据所述当前能耗监测点当前周期的能耗数据，获得当前周期的能效监测值和能效预测值，并根据所述能效预测值和诊断阈值获得当前周期的能效预测区间；
所述诊断模块，用于当所述能效监测值在所述能效预测区间之外时，进行能耗异常报警。
2.根据权利要求1所述的物联网能效管理系统，其特征在于，所述模型建立模块具体用于获取所述当前能耗监测点上一周期的历史能耗数据，对历史能耗数据按照离散度设定使用回归模型作为待训练的预测模型；将所述历史能耗数据作为模型训练的样本，对设定的预测模型进行训练，确定预测模型的模型参数及其模型精度。
3.根据权利要求1所述的物联网能效管理系统，其特征在于，所述数据预测模块具体用于通过公式ER＝TE/DE获得当前周期的能效监测值，其中，ER表示当前周期的能效监测值，TE表示当前能耗监测点的理论能耗值；DE表示当前周期的能耗数据；以及通过误差反向传播BP神经网络模型，根据当前周期的能耗数据，获得当前周期的能耗预测值。
4.根据权利要求1所述的物联网能效管理系统，其特征在于，所述能耗数据包括耗电量、耗水量、耗气量和耗热量，所述数据采集模块还用于将采集到的耗电量、耗水量、耗气量和耗热量进行归一化处理。