自2006年起中国一直是全球第一大碳排放国,目前已占到全球年排放总量的三分之一左右。建筑运行阶段产生的碳排放量和能耗均占全国的20%以上,开展建筑能耗预测与管理平台技术研究,对实现我国“碳达峰、碳中和”的目标具有重要意义。本文聚焦于建筑气象环境监测、能耗数据管理及预测等技术,在物联网四层架构的基础上,提出了一种基于气象参数采集的建筑能耗预测与管理平台,可对室外气象参数、室内气象参数、建筑能耗数据进行采集,并通过算法完成能耗预测,最终展示在云平台上。具体研究工作包括:（1）搭建了一个五层办公建筑模型,利用建筑环境模拟软件De ST进行详细参数设计,包括建筑围护结构、房间参数、空调参数、气象参数等,仿真得出多组气象数据和能耗数据;（2）从仿真结果中选取480组室外温度从-5℃到37.2℃的数据,其中360组作为训练集,120组作为测试集。通过支持向量机（Support Vector Machine,SVM）算法对数据进行训练,并利用交叉验证方法寻找最优参数,从而获取较为准确的能耗预测模型。结果显示仿真值和预测值的误差百分比均控制在[-1.38%,1.11%]之间;（3）设计了传感器采集系统,将采集到的温度、湿度、二氧化碳浓度、挥发性有机化合物（Volatile Organi Compounds,VOC）浓度和能耗数值通过消息队列遥测传输协议（Message Queuing Telemetry Transport,MQTT）上传至阿里云物联网平台;（4）借助阿里云物联网平台,开发Web可视化应用,完成首页可视化大屏、数据监控、设备管理和历史数据四个界面的设计,可以实时显示室外气象环境、室内空气质量、设备运行状况、能耗预测柱形图和历史数据曲线等信息。