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智能建筑为建筑业主提供高效、便捷服务的同时,也保证建筑安全、稳定的运行。随着物联网及大数据技术的进步,对建筑自动化系统及运行管理的需求由只对少数关键设备进行监控,转变为对建筑内部各类信息进行综合管理。然而,现有大多数建筑智能化系统普遍采用分层分级的系统架构,仍由中央监控主机实施集中管理,在整体架构中大多没有内置建筑空间和机电设备的物理模型,缺乏标准化的描述,无法满足现代建筑自动化系统多子系统集成在灵活性、可扩展性、可重构性等方面的要求。现有集中式空调系统网络架构普遍采用基于总线的分层分级系统架构,该类采用集中式网络架构的空调控制系统针对机电设备和子系统之间互联互通问题缺乏统一的标准化描述方法,降低了智能机电设备的开发效率,阻碍了智能建筑的有效管理。经研究表明,群智能建筑（Insect Intelligent Building,I2B）可解决以上问题,本文针对空调风系统的群智能控制问题,开展了以下工作:针对群智能系统架构下空调风系统信息标准化描述问题,本文首先研究了空调风系统信息模型标准化描述方法,对空调风系统进行了基本单元的划分,并通过对基本单元控制逻辑和运行信息的分析,建立了空调风系统基本单元信息模型,解决了目前由于缺乏标准化描述而阻碍了建筑空间和机电设备之间“互联互通”和“即插即用”的问题。然后,本文研究了群智能架构下的空调风系统设备实现智能化的关键技术,聚焦设备间的通信和互联关键技术研究;开发了空调风系统智能设备,以智能新风机组为主,完成了新风机组驱动控制器（Drive Control Unit,DCU）的软硬件设计,实现了DCU、智能节点（Computing Process Node,CPN）以及传感器之间的通讯;提出了适于群智能架构下在线控制的静压设定值线性调整算法,将该算法编写成了应用软件（Application,APP）下载到新风机组CPN中。最后,基于以上研究,实施了某办公建筑新风机组群智能控制系统示范项目,为研究空调风系统群智能控制方法提供了平台;将编写的不同算法APP下载到相应CPN,通过对比试验研究,验证了新风机组群智能控制系统的控制效果。试验结果表明,在群智能系统架构下,静压设定值定步长调整算法与静压设定值线性调整算法均能使室内CO2浓度维持在其设定值,其中,静压设定值线性调整算法的控制效果更加稳定,相比定步长调整算法降低了20.5%的风机能耗。可见,静压设定值线性调整算法在群智能架构下有较明显的节能效果,且群智能架构下的控制算法调试的效率更高。