近年来,针对既有空调系统的节能诊断研究一直备受关注。作为一种典型的空调系统节能诊断方法,“观察/交流→测试/计算→判断/解决”(OTI)方法在实际项目诊断分析中被广泛使用,但同时这种方法也还存在着一些的缺点。比如,这种方法需要根据系统实际情况,人工选择诊断指标,然后进行测试和评估。而在实际诊断过程中,还需要转变、调整以适应每个项目的不同需求。也即是说,这种方法仅限用于对具体问题的具体分析。近年来,很多研究人员一直努力尝试开发和改善节能诊断的新、老方法,但就现有的方法来讲,其实质内容仍然没有超出OTI诊断方法的范畴,因此更不必讲诊断方法的革命性改变。另一方面,系统运行数据是空调系统实际运行状态最直接、最真实的反映,这使得通过自动监测运行数据并采取相应的优化手段降低系统运行能耗成为实现空调节能的一个重要途径。目前,许多建筑空调系统已实现运行数据的采集,在运行过程中积累的大量数据为从数据上分析系统能耗情况和运行情况提供了基础。但是,大量的数据也带来了“数据灾难”,使得管理人员难以快速有效地发现能源浪费和能耗异常问题。因此,本文提出了一种新的基于空调系统实际运行数据的节能诊断方法,并从数据处理、数据分析和节能潜力计算等方面对方法进行了研究。详细的研究内容如下：为了更好地对研究工作进行阐述,本文首先选择了一个较为典型的冰蓄冷空调系统作为全文的案例,并结合该案例的运行数据从数据属性和专业属性角度对空调系统运行数据进行理解,最终将空调系统运行数据的定义归纳为具有不同尺度的多源异构和时间滞后的双向交互的追踪数据。本文针对典型能耗诊断方法存在的不足并基于对运行数据理解,提出了能耗时空诊断法,同时引入5W2H分析法从能源消耗活动的要素构成的角度对两种方法进行了评价。之后对用于诊断的数据质量提出了基本要求,并对正式诊断工作之前极其重要的,同时也是能耗时空诊断的第一个阶段,数据预处理进行了极具针对性和实用性的介绍。作为空调系统能耗时空诊断的第二个阶段,本文结合案例数据,分别从空调系统能耗时间分布和空间分布两个层面,利用纵贯研究和截面研究两种主要方法,对关系到之后节能潜力分析的空调系统设备变频特性的判断,系统运行策略、设备运行次序,实际越位运行分析,系统工况模式识别,设备实际运行特性等进行了分析研究。在能耗时空诊断的第三个阶段,本文首先对空调系统能耗模型中的各类能量约束条件进行了分析,之后在对系统节能运行优化原理进行分析的基础上,结合实际运行数据特点,对本文所使用的节能运行优化方法进行具体限定。最后,本文引入粒子群优化算法对案例系统节费潜力进行计算。考虑到空调系统实际运行情况,本文还针对性地构建了适应此问题机理的粒子群进化驱动模式,综合考虑所有约束条件,并在计算过程中根据能耗计算情况对粒子预定负荷分配方案进行重新调度,最终求得问题最优可行解。综上所述,本文提出的空调系统节能诊断新方法,通过利用实际运行数据,分析、研究空调系统和设备实际运行特性,并对系统基准能耗(费用)进行分析计算,其结果可为空调系统节能潜力快速判断和系统节能优化提供重要决策依据。