1.一种基于边缘计算的建筑能耗监测系统，其特征在于，包括建筑能耗监测本地平台、建筑能耗监测云平台和建筑能耗监测中心三部分；

所述建筑能耗监测本地平台包含建筑能耗数据采集模块、建筑能耗数据集中器和建筑能耗边缘控制器；

所述建筑能耗数据监测云平台包括建筑能耗数据存储模块、建筑能耗预测模块和建筑能耗应用模块；

其中，所述建筑能耗边缘控制器采用树莓派4B为核心进行搭建，搭载EdgeX Foundry框架，通过启用多项微服务，实现边缘计算；

所述建筑能耗边缘控制器的树莓派4B中构建有多协议接入解析微服务；所述建筑能耗边缘控制器通过启用多协议接入解析微服务，实现对于不同格式能耗数据自适应解析，并转化为JSON形式，统一建筑能耗数据上报格式；

所述建筑能耗边缘控制器的树莓派4B中构建有数据压缩微服务；所述建筑能耗边缘控制器通过启用数据压缩微服务，与建筑能耗监测云平台的建筑能耗预测模块配合，通过知识蒸馏，获取能耗数据预测模型，实现建筑能耗数据的智能压缩，减少通信传输数据量；

所述建筑能耗边缘控制器的树莓派4B中构建有数据加密微服务与数据存储微服务，所述建筑能耗边缘控制器通过启用数据加密微服务，实现建筑能耗数据加密，增强建筑能耗数据的安全性；所述建筑能耗边缘控制器通过启用数据存储微服务，实现建筑能耗数据本地固化存储；

其中，所述建筑能耗数据集中器采用MCU为核心进行构建，所述建筑能耗数据集中器具有用于实现蓝牙和Wi‑Fi适配功能的蓝牙模块；所述建筑能耗数据集中器通过蓝牙模块接收建筑能耗采集模块发送的能耗数据，并对该能耗数据进行二次编码，转化为JSON格式，通过Wi‑Fi传输形式，传至建筑能耗边缘控制器；

其中，所述建筑能耗数据预测模块采用神经网络算法，对建筑能耗数据存储模块中的建筑能耗数据与互联网中海量的建筑能耗数据进行深度学习，根据实时的建筑能耗数据对未来的能耗情况进行预期，并给出指导意见；同时，利用知识蒸馏机制，将预测模型压缩下发至建筑能耗边缘控制器，实现边云协同；

其中，所述建筑能耗应用模块设置为基于Flask进行搭建的B/S架构微服务器，所述建筑能耗应用模块通过调用建筑能耗数据存储模块与建筑能耗预测模块，为建筑能耗数据建筑能耗数据监测中心提供访问远程监测接口与可视化界面；

其中，所述建筑能耗监测中心通过MQTT协议话题名，实现边管侧通信自适应连接；用户账户绑定权限范围内可监测的建筑能耗监测本地平台的MQTT话题名，实现多用户、多平台的自适应监测。

2.根据权利要求1所述的一种基于边缘计算的建筑能耗监测系统，其特征在于：所述建筑能耗数据采集模块包含控制器MCU、计量电路和通信电路三部分；所述建筑能耗数据采集模块采用单火线供电，所述控制器MCU选用STM8S208MB嵌入式芯片来处理计量电路信号，使用通信电路进行数据传输；所述计量电路选用SSP1837型单相多功能电能计量芯片，用于实现有功功率和电压电流有效值采集；所述通信电路选用DL‑32‑BLE4.2模组，实现建筑能耗数据的蓝牙模式传输；所述通信电路之间使用蓝牙mesh组网技术，扩展蓝牙通信范围，增强蓝牙通信能力，保障建筑能耗数据采集、传输的安全性。

3.一种根据权利要求1所述的一种基于边缘计算的建筑能耗监测系统的监测方法，其特征在于，

S1、能耗数据采集过程：对建筑能耗数据采集模块进行初始化设置、校准计量芯片和设计存储转换系数，并设定能耗数据的数据帧格式；

S1‑1、在建筑能耗监测本地平台中，对建筑能耗数据采集模块进行MCU初始化、计量芯片校准与存储转换系数；

S1‑2、完成设置后，建筑能耗数据采集模块通过测量与计算计量电路产生的脉冲数，实现有功功率采集与电压电流有效值采集；根据功率变化范围与电能变化范围，将能耗数据编码，通过蓝牙芯片，进行数据传输；

S2、能耗数据集中过程：对建筑能耗数据集中器进行初始化设置，设计能耗数据解析格式与JSON封装格式；

S2‑1、在建筑能耗监测本地平台中，对建筑能耗数据集中器进行MCU初始化；

S2‑2、完成初始化后，建筑能耗数据集中器接收不同区域建筑能耗数据采集模块采集的建筑能耗数据，根据校验码进行设备校验；

S2‑3、通过校验的建筑能耗数据，反馈成功标志，进行数据解析，并重新整合为JSON格式，上报至建筑能耗边缘控制器；未通过校验的建筑能耗数据，反馈误码标志，并记录误码事件，等待重新发送；

S3、能耗数据现场处理阶段：对建筑能耗数据现场控制器进行初始化设计，设计数据存储模式、加密方式以及数据压缩初始条件；

S3‑1、在建筑能耗监测本地平台中，对建筑能耗数据现场控制器设置能耗数据过滤条件，将建筑能耗数据集中器发送的原始数据根据知识蒸馏获得的建筑能耗模型，进行智能压缩与编码；

S3‑2、将具有数值变化或有价值的消息进行加密上报，其余数据进行本地保存，减少数据传输量，缓解建筑能耗监测云平台压力，保障数据安全；

S4、对建筑能耗监测云平台进行初始化设计，根据访问建筑区域不同，设置用户名、密码、权限与MQTT话题；建筑能耗监测云平台采取B/S架构，通过Flask框架实现建筑能耗数据的存储、预测和显示过程，包括：建筑能耗数据存储模块、建筑能耗预测模块和建筑能耗应用模块分别采用MySQL数据库、神经网络算法、MQTT客户端为核心进行搭建，通过Flask调用对应的API脚本，实现模块之间的协调；

S5、访问建筑能耗监测云平台，根据用户名与密码获取相应访问权限，获取现场设备能耗数据与相关用电预测情况，实现远程建筑能耗监控。