为了获得更高的舒适感,全球的能源使用呈现加速的趋势。在中国,随着近几十年来的发展,城市规模日益增大,城市人口也迅速增长,建筑运行能耗总量及其中电力消耗量均大幅增加,其中空调能耗在建筑能耗中的占比较大,约有30%-50%是空调能耗,而冰蓄冷的区域供冷技术由于其具有环保高效与“削峰填谷”等特点,成为了研究解决电网高峰负荷问题的热点,并得到了政府的政策扶持。尽管冰蓄冷的区域供冷技术具有较好的经济效益与社会效益,但是由于其系统规模庞大,运行控制复杂,因此想要发挥好冰蓄冷的区域供冷技术的优点,需要对其运行进行充分的优化。本文以某实际项目为研究对象,项目在实际运行过程中,运行人员依据天气和经验决定运行模式,蓄冰量偏少,在白天电价高峰期仍然需要开启制冷主机,导致运行费用增大,因此针对其现有的运行问题,开展优化运行研究。本文对冰蓄冷的区域供冷系统负荷预测精度的主要的影响因素进行了分析,通过负荷预测模型对比得到,输入参数在乱序条件下输入时,比按时间序列输入得到的模型精度更高,同时,输入参数选取了时刻,大气温度(包括上一时刻的大气温度,上两个时刻的大气温度,上一天同一时刻的大气温度);大气相对湿度;室外风速风向;空调运行日负荷(包括上一时刻的空调运行负荷,上两个时刻的空调运行负荷,上一天同一时刻的空调运行负荷);日期类型。随后,用不同类型的负荷样本数据对BP神经网络和LSSVM最小二乘法支持向量机这两个负荷预测模型进行训练和预测,结果表明LSSVM最小二乘法相比较于BP神经网络,预测结果的精确度会更高,但同时计算时间会更长。以运行费用和能耗为优化目标,本文建立了冰蓄冷空调的日运行能耗模型和蓄冰槽运行模型,包括制冷机组能耗模型、冷却塔能耗模型、冷却水泵、乙二醇循环泵的能耗模型以及蓄冰槽蓄冷和释冷模型。随后根据约束条件与目标函数,利用多目标非线性规划方法,计算得出在25%负荷工况与50%负荷工况下的优化控制策略,指导系统的运行。通过该优化控制策略,25%负荷的时候,日耗电量与实际情况相比下降了16.3%,运行费用减少了28.8%。在50%负荷下,日耗电量增加了2.5%,运行费用减少了14.3%。从负荷预测、优化控制出发对冰蓄冷区域供冷系统运行策略进行研究,一方面可用于制定冰蓄冷区域供系统的优化运行策略,另一方面可从全年运行的角度优化设计方案。