建筑物的空调能耗居高不下,占建筑总能耗60%以上,制定合理的中央空调系统节能操作方案,对节能、环保均有重要的意义。由于中央空调系统依据建筑物最大负荷设计配置,实际运行时满负荷的时间频数较少,因此研究中央空调系统在变负荷比工况下的操作优化对降低运行能耗有着重要意义。中央空调系统操作优化首先需要建立合理的能耗模型,本文采用机理和工程数据混合建模的方法,分别就单机、三机并联中央空调系统进行分析建模。以系统运行总能耗最低为优化目标,利用自学习式粒子群算法求解出最优操作工况,实现系统的节能。本文的主要研究内容如下:(1)构建了单机组压缩机能耗模型、水泵能耗模型和冷却塔能耗模型,并使用最小二乘法对模型参数进行辨识。对标准粒子群算法的优缺点进行分析,使用改进后的自学习式粒子群算法对中央空调系统单机能耗模型进行优化求解,在负荷比变化范围为1.0～0.1时,单机中央空调系统的节能率变化范围为5.99%～31.22%。(2)结合某商场并联多机组中央空调系统的实际配置,进一步研究多台压缩机、水泵以及冷却塔并联运行时的特性,并建立商场多机组中央空调系统能耗方程。分析了多台压缩机在不同负荷比时的两种运行方案,在满足建筑负荷情况下,以平均负载法运行的中央空调系统节能效果比逐台启动方式更佳,且在负荷率为0.7时节能率最大达到7.49%。采用自学习式粒子群算法优化求解,得出系统节能率范围12.88%～23.34%。通过计算给出了该多机组并联中央空调系统在春夏过渡季、夏季、夏秋过渡季下的操作建议。(3)为了研究不同气候地区制冷工况下的操作规律,以北京、武汉、重庆作为代表城市,依据气象数据,参照同一建筑物进行了设备选型,并分别在春夏过渡季、夏季、夏秋过渡季给出了城市操作优化结果,并对结果进行了分析。论文在准确获取工程数据的情况下,采用机理与数据混合建模方法是准确有效的。文中通过自学习式粒子群算法对系统模型进行优化求解,所得的结果对中央空调系统的操作具有工程指导价值。