近年来我国数据中心规模高速增长,与此同时带来了巨大的能源资源消耗。空调系统作为数据中心最重要的耗能设备,其能效提升对推进绿色数据中心建设至关重要。数据中心信息化管控系统的建设,为系统智能运行策略的进一步优化升级奠定了数据基础。本文以我国夏热冬暖地区某既有数据中心机楼为研究对象,提出了一种数据中心中央空调冷冻水系统节能优化方法。根据数据中心室外天气条件和机房IT设备负载等情况,优化冷冻水系统运行参数,提高中央空调系统能效,进而降低数据中心的PUE。本文主要研究工作包括:（1）通过分析数据中心完成信息化管控系统建设后的空调节能效果,提出应从冷冻水系统中进一步挖掘节能潜力;对数据中心空调负荷的主要因素进行了定量分析,结果表明该数据中心空调负荷仅与机房IT设备负载有关,同时其波动较小且趋于稳定。（2）在数据预处理中,考虑到数据存储周期的差异,采用牛顿插值法对机房平均温度数据集进行扩充;针对设备相互之间存在性能差异的问题,分析了冷水机组和冷冻水循环泵的常用运行模式;通过运行模式划分,对设备非稳态与异常数据进行了清洗,从而确保后续数据挖掘工作的可靠性。（3）为简化模型并应用于工程实际,结合影响因素的相关性分析结果,建立了基于XGBoost的中央空调能耗模型。该模型的特征变量包括室外天气参数、冷冻水系统参数、设备运行模式,采用贝叶斯方法完成超参数优化后,模型的交叉验证性能指标R~2为0.913,RMSE为23.47,MAPE为2.64%。（4）根据数据中心机房环境温度的类别,采用随机森林回归,分别建立了机房冷通道、机房热通道、动力电池室的温度预测模型。在建模步骤中,采用了逐步回归的前向选择法确定各模型的最佳输入特征,并采用贝叶斯方法优化模型的超参数,最终得到的三种机房温度预测模型R~2分别为0.936,0.961,0.981。（5）以冷冻水系统参数和设备运行模式为决策变量,中央空调能耗模型为目标函数,机房温度预测模型为性能约束条件,建立了中央空调冷冻水系统优化模型,并采用ASA-PSO算法求解模型;从每月历史数据中随机选取3个典型日对优化模型进行求解验证,计算结果表明,经该模型优化后的中央空调系统平均节能率为5.71%。