论文以深圳一大型商场的中央空调水系统运行工况为研究对象。针对中央空调水系统运行总能耗不仅与系统冷负荷相关,还和各设备的运行工况相关的特性,本文提出了中央空调水系统在不同冷负荷下,实现水系统运行总能耗最低的工况优化方法,以获得中央空调水系统总能耗最低时对应最优运行工况,并通过控制算法确保中央空调水系统始终保持在最优工况下节能运行,最终实现中央空调水系统在运行期间,既满足系统设计标准规范要求,又最大限度的节约能源。为了确定中央空调水系统在下一时刻需要为系统提供的冷负荷,针对中央空调系统负荷具有大滞后、非线性、不确定性,影响因素多的特点,论文从负荷预测输入值取值范围、负荷测量方法、以及负荷预测模型三个方面给出了一套完整的负荷预测方法。论文首次将相关分析和偏相关分析的数理统计方法应用于负荷预测输入值取值范围,提出利用Elman神经网络建立负荷预测模型,从而实现对未来时刻的空调系统负荷预测。鉴于中央空调水系统能耗模型中既有离散变量(冷水机组、冷冻水泵、冷却水泵设备启停台数),又有连续变量(温度、流量、压力等运行控制值)的实际情况,论文对冷水机组、水泵运行的最优启停台数进行了分析研究,首次提出了将中央空调水系统运行能耗模型,转化为以冷冻水供回水温度,冷却水进出口温度为输入,冷水机组启停台数、冷却水泵和冷冻水泵启停台数及运行频率为中间变量、各设备运行能耗为输出的能耗数学模型,从而解决了系统寻优工况变量太多的技术难题,为最优运行工况的寻优奠定了基础。针对中央空调水系统运行调节期间,最优运行工况寻优对实时性要求高的特点,论文首次提出利用改进型粒子群寻优算法对系统最优运行工况寻优。改进型粒子群寻优算法不仅可以精确获得中央空调水系统运行时,最优工况对应各温度设定值和设备启停台数,而且寻优时间短,可以快速获得系统能耗最低时对应最优运行工况。工程实验结果表明,利用改进型粒子群寻优算法求解中央空调水系统最优运行工况,能够确保中央空调水系统始终处于最节能工况下运行,从而实现水系统整体节能的目的。论文针对中央空调水系统控制回路为“2输入-2输出”的特点,利用前馈解耦补偿法的不变性原理,对中央空调水系统“2输入-2输出”的控制结构进行解耦,建立了基于Elman神经网络PID控制算法,实现了对中央空调水系统压差和温差的精准控制。仿真结果表明:基于Elman神经网络的PID控制算法,不仅可以快速响应系统的输入变化,而且控制精度高,运行结果稳定。