地铁作为一种快速、安全的交通方式,有效缓解了地面交通压力。但是随着里程数不断增加,引起我们重视的是能耗不断升高。通风空调系统作为地铁车站环境的重要保障,也是整个轨道交通的能耗大户。目前地铁站通风空调系统多存在设备选型偏大、自控模式未充分考虑节能性、车站负荷有很强的动态性等问题,因此地铁站空调系统存在很大的节能空间,对其进行能耗分析和优化控制是非常有必要的。本文主要做了以下几个方面的研究:(1)地铁站空调系统送回风温度变频控制的能耗分析针对空调系统负荷的动态性和被控变量与系统能耗之间的复杂性,研究空调系统中能耗随送风温度和回风温度设定值的变化情况。本文根据北京某高校地铁站通风空调实训平台情况,搭建TRNSYS仿真平台,分别选取7月份两个典型天气日,对送风温度和回风温度进行变频控制。然后通过交叉变换设定值组合,分析能耗随设定值变化情况。结果表明:不同的天气状况,能耗并不随设定值一直单调增大或减小,而是有时增大,有时减小;在某一时刻,存在一组设定值组合使能耗最小。(2)基于ISOA-LSSVM的送回风温度与系统能耗的模型研究针对空调系统中被控变量的重要性和系统的大滞后性,本文深入研究了环境变量、被控变量及系统变量与系统能耗之间的相关性,并提出基于最小二乘支持向量机(Least Squares Support Vector Machine,LSSVM)的送回风温度与系统能耗之间的预测模型。由于LSSVM计算速度慢,提出改进人群搜索算法(Improved Seeker Optimization Algorithm,ISOA)优化LSSVM的参数选取,以提高计算精度和速度。ISOA对传统人群搜索算法(Seeker Optimization Algorithm,SOA)的模糊隶属度函数和搜索方向进行了改进。结果表明:根据相关性分析,选择的模型输入向量具有很好的代表性,使用ISOA-LSSVM算法可以很好的预测出系统能耗,相比于LSSVM精度提高了0.228%,速度是LSSVM的10倍。(3)基于能耗模型的送回风温度优化控制研究针对空调系统被控变量的优化控制问题和人群搜索算法适用于连续函数的优化问题,本文将以ISOA-LSSVM所建立的能耗预测模型作为优化控制的目标函数,结合相对热指标考虑变量的优化范围。对ISOA算法产生的随机种群进行离散处理,并将其应用到离散函数的求解问题中,对空调系统的送回风温度进行逐时优化控制。研究结果表明:经过该方法对空调系统逐时优化控制后,与恒定设定值变频运行相比,提高了系统的节能率。(4)地铁通风空调实训平台优化控制现场实验在北京某高校地铁通风空调实训平台上进行优化控制现场实验。首先实现基于PLC的送回风温度变频控制系统和组态监控系统。然后采集和处理实验数据,并对基于ISOA-LSSVM的系统建模方法和基于能耗模型的送回风温度优化控制方法进行验证。结果显示:基于ISOA-LSSVM的系统能耗建模精度和计算速度较其他方法都有所提高;基于能耗模型的送回风温进行优化控制,与恒定设定值变频运行相比,提高了节能率。