进入21世纪以来,我国经济得到了飞速发展,越来越多的建筑采用了中央空调系统。而在夏季空调使用高峰期,其用电成为电网负荷主要来源之一。根据有关部门统计,目前我国空调系统运行能耗约占建筑总能耗的48%。国内商用水冷中央空调系统机房效能的设计水平一般在0.85-0.95kW/RT之间,而实际运行全年平均水平约在1.1-1.3kW/RT之间。与欧美等发达国家相比,仍有很大的节能优化空间。因此,针对中央空调系统的能耗进行节能优化分析研究,对建筑行业的节能具有深远的意义。本文以东风日产花都工厂制冷站节能改造项目为背景,对制冷站主要能耗设备进行了建模,采用智能方法预测空调负荷量,并在此基础上对系统内各设备的运行状态进行了优化,最终设计并实现了中央空调节能优化系统,大大提高了系统运行的自动化程度,有效降低了用电成本和人力成本。在现有的几种空调负荷预测模型（MLR模型、ARIMA模型和GM模型）的基础上,提出了基于残差组合预测修正的RBF神经网络预测模型,经过大量数据训练后,可有效实时预测车间负荷需求量,平均相对误差为1.94%,大大提高了中央空调全局优化运行工况模型的有效性。建立了中央空调水系统全局优化运行模型,为求解这一高维优化模型,解决高维模型的“维数灾”问题,实现在线稳态优化控制,选用大系统理论中的“分解-协调”算法对所建的优化模型进行寻优计算,并以东风日产花都工厂制冷站为例,设计并实现了中央空调节能群控系统,包括系统网络的构建、软件编程、硬件设计以及人机界面设计。对系统的运行进行了求解,经实践证明,系统优化后总能耗明显降低,节能效果良好。