目前我国建筑运维期能源消耗量巨大,能耗管理却相对落后,主要针对单体建筑耗能量的监测和统计,无法支持准确的用能诊断和精细的能耗管理,更难以实现用能优化和节能控制。引入BIM、云、大数据等新技术,实现建筑运维期能耗管理的数字化和智能化,可从根本上改变其落后现状。然而基于BIM和大数据的能耗管理是以数据驱动的,需要详细、准确的数据作为支撑。而建筑能耗管理涉及各种设施设备的静态数据和海量增长的动态监测数据,导致数据来源复杂、结构各异、动态增长、海量存储,且数据质量参差不齐。在多源异构数据集成融合、动态剧增的海量数据存储以及数据清洗、挖掘和应用等方面都存在诸多技术瓶颈。因此建筑运维期能耗数据管理、分析至关重要。针对以上问题,本研究综合应用BIM、云、大数据、本体论等理论和技术,对基于BIM的建筑运维期能耗大数据管理的理论方法、体系架构、关键技术和支撑平台展开了系统性研究。首先通过研究建筑运维期能耗管理内容、数据特点和模式,提出基于BIM的建筑运维期能耗大数据管理体系架构,为关键技术研究和平台研发提供了理论基础和技术路径。针对建筑运维期能耗管理数据分类与特点,研究建筑能耗管理数据本体建模方法,构建了基于本体的建筑运维期能耗管理数据模型,实现了建筑、机电系统BIM模型与多源异构感知数据的融合。同时,提出了基于本体数据模型的分布式非关系型数据存储模式,实现建筑能耗大数据的存储和标准化管理,解决动态剧增海量数据的管理瓶颈。针对关键绩效指标评价和能耗预测两个主要的大数据应用场景,建立基于本体的能耗关键绩效指标自动推理机制和数据自动预处理与能耗预测方法,支持不同建筑的横向对比数据清洗的效果评价。在关键技术的基础上,设计研发了建筑运维期能耗数据管理平台,为建筑运维期能耗管理数据的监测、管理、控制的完整流程提供支撑平台和工具。最后,结合实际工程项目,对提出的方法、技术和平台进行了应用验证。应用表明,本研究所形成的理论、方法、技术和平台,实现了建筑运维期能耗管理数据的标准化集成管理,支持建筑运维期能耗管理数据在监测、管理和控制各环节的应用,为建筑运维期能耗的城市区域级和精细智能化管控探索了可行的技术途径,具有重要理论意义和广阔的应用前景。