伴随着社会的不断发展,人们有更多的时间处于室内环境,因而对室内空间的热舒适性要求日趋严格。据统计,空调系统能耗占建筑能耗将近50%,尤其在能源紧缺的大时代背景下建筑,同样对能耗要求也越来越高。因而如何合理地降低空调系统能耗却不破坏室内的热舒适性一直是众多学者研究的目标。针对建筑能耗研究,很多学者通过TRNSYS对其进行监测分析以及动态模拟控制。然而TRNSYS最大的缺点在于将室内环境作为单一节点进行处理计算,忽略了室内温度场等分布的不均性,当室内温度场存在梯度变化的时候,TRNSYS的仿真计算结果与实际情况往往有较大差别。针对室内热环境的舒适性以及气流组织分布情况研究,很多学者选择借助CFD技术对其进行数值计算模拟分析。作为使用最广泛的CFD软件——FLUENT的不足在于其数值计算模拟要在固定的边界条件下进行,而实际情况中室外气象参数以及室内负荷等都是变化的,因而CFD无法对动态控制进行响应。针对软件各自特点本课题提出将TRNSYS与CFD相结合,通过搭建接口程序,实现对能耗及舒适性的动态分析并加以控制优化等。首先,搭建TRNSYS仿真平台并对选定的空调区域进行分析;通过搭建接口程序完成TRNSYS-FUENT协同仿真。针对空气组织分布不均匀的现象实现基于多传感器信息融合的送风优化。其次,在协同仿真平台上提出并实现房间温度及送风温度的固定设定值及变设定值控制策略,分析研究相应能耗与室内热舒适性情况。最后,搭建基于舒适性指标控制的仿真平台与基于温度控制的协同仿真平台进行控制效果对比。基于此平台提出空调系统提前启动进行预冷,分析舒适性以及能耗进行并通过一元回归分析确定合理的提前启动期以及通过BP神经网络对次日的冷负荷进行预测并证明具有气象可移植性。