2017年3月,主题为“节能减排绿色中国”的公共建筑节能技术应用经验交流会在重庆召开,大会就公共建筑能耗近况与未来趋势进行探讨,以及如何在国家供给侧结构性改革下建设节能低碳、集约型社会,并对中央空调行业在公共建筑中打造的节能应用进行分析。根据相关部门分析,大型商用建筑总耗能中40%~70%来自中央空调系统。因此,中央空调系统的节能控制策略就变得尤其的重要。针对中央空调系统的能耗问题,本文采用遗传算法对空调转速控制策略进行优化,从而降低空调系统的能耗。首先,详细的介绍中央空调系统的工作原理以及数据挖掘技术,利用Python中的sklearn库对可控变量与不可控变量数据进行分析,筛选得到13个具有代表意义的特征向量,分别构建系统冷却负载、系统能耗、系统效率与特征向量之间的线性回归模型。根据实验仿真结果可知,该模型的测试集、验证集所得的误差很低,准确率高,说明该模型可靠。同时对比传统方法所采用的可控变量模型,在系统效率和系统能耗的准确度上分别提升34%和10%。其次,基于系统冷却负载、系统能耗、系统效率线性回归模型基础上,研究空调系统转速控制策略。采用K-Means聚类算法对特征向量进行聚类,并根据Adjusted Rand Index(ARI)指数得出一天中聚类类别数为5类。最后,采用遗传算法对转速控制策略进行优化,以空调系统的冷凝水泵转速、冷水泵转速、冷却塔风扇转速做为染色体进行编码,系统冷却负载作为约束条件,系统能耗作为适应度函数,从而得出这一天中系统最优控制策略。并根据实验仿真结果表明,该转速控制系统可以节省电量7%左右,以及将空调系统的效率平均提高6%左右。