技术特征：
1.一种基于bim的智能楼宇管控系统，其特征在于，包括主服务器与用户端，其中：所述主服务器包括收集模块、运算模块、预测模块；所述收集模块用于收集人体温度、电脑主机温度、室内温度以及桌面物品温度；所述运算模块用于对收集模块收集到的数据进行运算；所述预测模块用于预测随着时间变化室内温度的未来变化趋势；所述预测模块包括第一预测层和第二预测层；所述用户端包括员工管理模块，员工管理模块包括员工账户、暖通控制模块和考勤管理模块。2.根据权利要求1所述的基于bim的智能楼宇管控系统，其特征在于，所述运算模块包括第一运算层，所述第一运算层用于运算出收集模块收集到的人体温度的平均温度和电脑主机温度的平均温度，并将运算得出的人体平均温度和电脑主机平均温度发送到第一预测层；所述运算模块还包括补偿运算层，所述补偿运算层用于运算出人体未来温度趋势，并作为补偿数据发送到第二预测层。3.根据权利要求2所述的基于bim的智能楼宇管控系统，其特征在于，所述运算模块还包括第二运算层，所述第二运算层用于运算电脑主机温度和电脑主机对应工位是否存在人体温度，并将电脑主机温度与对应工位人体温度同时存在的时间计入考勤管理模块。4.根据权利要求3所述的基于bim的智能楼宇管控系统，其特征在于，所述运算模块还包括第一时间查询模块，通过查询当前运行阶段的具体时间分析是否为工作日和上班时间，从而区分出第二运算层运算的考勤时间是工作考勤还是加班考勤。5.根据权利要求4所述的基于bim的智能楼宇管控系统，其特征在于，所述第一预测层接收到第一运算层发送的人体平均温度和电脑主机平均温度后，再进一步获取收集模块收集到的室内温度，并结合当日气温走势，通过神经网络进行分析，得出室内温度第一预测走势，并将室内温度第一预测走势发送到第二预测层。6.根据权利要求5所述的基于bim的智能楼宇管控系统，其特征在于，所述补偿运算层包括判断模型、识别模型和分析模型；具体的，桌面物品温度定义为桌面上物品温度大于室内温度三摄氏度或者小于室内温度三摄氏度，并标记为观测对象；所述收集模块还包括观测对象和人体的热成像收集模块；并将收集到的观测对象和人体的热成像发送至识别模型；所述识别模型用于识别观测对象的热成像面积大小以及观测对象的热成像与人体的热成像间距距离，识别模型将识别到的面积大小变化和间距距离变化发送到判断模块；所述判断模型对接收到的识别结果进行判断，判断人员是否有热量摄入；所述分析模型通过接受判断模型发送的判断结果，并调取当前室内温度、当日气温变化趋势，通过神经网络进行分析，得出第一人体温度变化趋势。7.根据权利要求6所述的基于bim的智能楼宇管控系统，其特征在于，所述补偿运算层还包括补偿精确层，通过查询当前运行阶段的具体时间分析是否为工作日和午饭时间作为时间节点信息；同时获取第一人体温度变化趋势，并结合获取到的时间节点信息，通过神经网络进行分析，得出第二人体温度变化趋势；并将第二人体温度变化趋势发送到第二预测
层。8.根据权利要求7所述的基于bim的智能楼宇管控系统，其特征在于，所述第二预测层接收室内温度第一预测走势、第二人体温度变化趋势和时间节点信息，通过神经网络进行分析，得出室内温度第二预测走势。9.根据权利要求8所述的基于bim的智能楼宇管控系统，其特征在于，所述主服务器还包括推送模块，所述推送模块获取室内温度第二预测走势与人体舒适温度范围进行对比分析，并选择是否推送降低或升高室内温度的信息到用户端。10.根据权利要求9所述的基于bim的智能楼宇管控系统，其特征在于，若室内温度第二预测走势与人体舒适温度范围进行对比分析后无需调节室内温度则忽略不计，若需要调节室内温度则推送调节信息到员工管理模块，员工管理模块通过接收推送模块推送的调节信息，选择是否接受调节信息，若选择不接受调节信息则忽略不计，若选择接受调节信息，则调节信息转变成降低室内温度的指令并发送到暖通控制模块进行室内温度的降温调节。
技术总结
本发明涉及信息技术领域，且公开了一种基于bim的智能楼宇管控系统，包括主服务器与用户端，主服务器包括收集模块、运算模块、预测模块；收集模块用于收集人体温度、电脑主机温度、室内温度以及桌面物品温度；运算模块用于对收集模块收集到的数据进行运算；预测模块用于预测随着时间变化室内温度的未来变化趋势；该智能楼宇管控系统，通过第一预测层和补偿运算层，能够合理的预测室内温度的变化趋势，进行及时的室内温度调控；补偿运算层中的补偿精确层能够根据时间节点分析是否存在热量摄入，并针对午饭时间前后的室内温度进行针对性预测，有效控制午饭一段时间内的室内温度，达到智能分析调控和节约能耗的目的。分析调控和节约能耗的目的。分析调控和节约能耗的目的。
技术研发人员：姜正荣 毛云波 田赛 项健 孟东梅 郅伟强
受保护的技术使用者：浙江迈新科技股份有限公司
技术研发日：2022.11.07
技术公布日：2023/3/7