中央空调系统在我国应用广泛,其能耗在大型建筑总能耗中占比高达50%,对中央空调系统的节能控制研究具有重要意义。中央空调系统是一个复杂的空气温湿度处理系统,系统设备繁多,结构复杂,运行方式多样化。从控制的角度看,中央空调系统是一个高度非线性、强耦合、大滞后、多扰动的复杂控制系统。本文综合考虑中央空调各个子系统控制环节,研究了中央空调节能优化控制策略,包括设备群控,水系统的冷冻(却)水温度设定,冷冻(却)水变流量控制以及变风量末端系统的控制。为克服中央空调系统建模困难、控制环节繁多且复杂的问题,通过TRNSYS平台建立准确的建筑-空调模型,并建立TRNSYS-MATLAB联合仿真系统,便于研究先进控制算法的控制效果。首先深入研究了自抗扰迭代学习控制(ADR-ILC)算法,ADR-ILC将时域扩张状态观测器(ESO)推广到迭代域,结合ADRC将系统所有不确定性归为总扰动(包括系统内扰和外扰)并予以补偿的控制思想,针对重复控制过程和周期性扰动,通过迭代机制加快对总扰动项估计误差的收敛,并设计控制率补偿抵消总扰动项,使系统获得更佳的动态响应性能和更强的抗干扰能力。然后针对空调负荷的时间连续变化规律,利用ADR-ILC算法对系统总扰动项的显式估计对线性回归预测值进行修正,经过修正的空调负荷需求预测值精度高达3.1%。在高精度负荷预测值基础上,进行空调群控、参数优化、系统节能控制,空调水系统整体节能率高达12.7%。接着将ADR-ILC应用于末端温度控制,对于这一重复控制过程,ADR-ILC算法有效解决了末端变风量系统的多扰动(尤其是周期性干扰)、强耦合、非线性等控制难点。经过多次迭代,ADR-ILC控制下区域温度能迅速跟踪目标温度,静态误差较小,抗扰能力强,其控制效果明显优于模糊PID、迭代学习、自抗扰等其他几种控制算法。最后,针对广州某工厂的生产车间设计了一套中央空调智能管理系统,通过系统群控、冷冻(却)水变流量控制、冷冻(却)水温度重设等控制环节保证系统节能高效运行。