随着国民经济的快速发展和能源供应的日益紧缺,我国的降耗节能工作已刻不容缓,这是关系到我国经济、社会和谐、稳定、可持续发展的重要保障。建筑作为耗能大户,其能源消耗占到社会总能耗的30%以上,而各类建筑中耗能最大的公共建筑能耗,如何挖掘其节能潜力,将对于整体的节能目标起着关键作用。对于新建建筑,现在普遍采取了较好的节能措施和良好的自动控制系统,其节能效果已有很大成效;而对于既有公共建筑,由于进行设备改造需要花费较大的投资,目前主要的研究目标应该是寻找既经济又实用的节能改造措施和策略。本文以既有公共建筑集中空调系统为主要研究对象,首先选取了哈尔滨市具有代表性的公共建筑作为调查研究对象,对其建筑的基本状况及运营情况进行调查,并以此为基础分析了空调系统运行过程中存在的一些常见问题。然后以上海市某公共建筑作为模拟对象,模拟计算其全年空调季节逐时冷负荷,以此为神经网络训练样本,利用Matlab神经网络工具箱对空调系统负荷的预测进行了研究,得出结论基于神经网络BP算法的空调负荷预测具有较好的准确性,同时提出了负荷系数的概念;然后总结和分析了常用制冷机组的部分负荷特性,并给出了常用的螺杆机和离心机部分负荷下的“功率百分比-负荷率变化曲线”和COP-R曲线方程,为机组的调节运行提供了基础资料;最后通过分析空调系统全年部分负荷下制冷机组最优负荷分配方案,给出了“系统机组能耗-负荷系数曲线”,并通过此曲线结合预测得到的负荷系数给出了机组运行方案。本论文以调研为依据,通过对数据的统计分析,结合计算机模拟技术,对既有建筑集中空调系统的运行节能策略进行了科学、客观的量化分析。本课题对于我国既有公共建筑集中空调系统的节能运行,以及今后有关既有建筑节能工作的深入研究,具有一定的指导意义。本课题是“十一五”国家科技支撑计划重大项目“既有建筑综合改造关键技术研究与示范”课题五“既有建筑设备改造关键技术研究”(2006BAJ03A05)的部分内容。