经济的发展离不开能源,能源是经济发展的一个主要动力,但是受各类因素影响,能源的发展往往滞后于经济。在此前提下,我们需要考虑节能。建筑能耗在整个社会总能耗中的比重巨大,而建筑当中的能源大户即为中央空调系统,因此暖通空调节能为建筑节能的一个发展趋势,也是建筑节能的一项重点工作。从暖通系统能耗的构成可以看出,暖通系统的能耗主要取决于暖通空调系统的冷热负荷的确定,以及暖通空调系统的合理配置。因此,在实际设计中必须充分考虑到各种可能出现的问题。而要解决这些问题,就需要对空调冷、热运行方式进行科学的选择。同时,还要注意节能措施的运用。研究暖通空调的建筑环境,了解暖通空调负荷的产生原因和影响因素,才能提出更合理的解决方案。本文提出研究一套基于气象数据的建筑能耗预判系统,可对暖通空调系统进行合理的配置,从而降低暖通空调能耗,实现降低建筑能耗这一目的。本文主要研究内容:基于计算流体动力学（CFD）方法的建筑能耗仿真计算,得出外部气象数据及内部负荷同建筑物能耗之间的非线性关系;基于人工神经网络算法的能耗预判系统研究,得出外部气象数据及内部负荷同建筑物能耗之间的预判公式;搭建微型建筑能耗系统预判实验室,对建筑能耗预判系统的有效性进行验证;最后采用三种优化策略进行对中央空调系统优化控制,对比三种优化策略下的系统运行效率和能耗情况。本研究希望对中央空调系统的优化控制可以实现有效节能,并且应用到实际建筑环境当中,提升系统运行效率,以节约电能损耗,并达到降低能耗费用的目的。