摘要：
中央空调系统为人类带来了舒适的生活环境，同时也带来了巨大的能源消耗，因此关于中央空调系统的节能降耗问题也成为了热门研究之一。
在本文中，利用MATLAB对所给出的数据进行数据清理、集成、归约和变换等预处理步骤。基于预处理的数据，将各属性的数据与系统消耗功率进行皮尔森相关系数分析。相关系数大于0.5的属性之间再进行二级相关性分析，相关系数小于等于0.3的属性即为特征向量。提取出了10个特征向量，见表3。
模型一，首先分别对冷却装置、冷却塔、冷水泵和冷凝水泵进行非线性拟合分析，建立它们的能耗模型，相加即可得到中央空调系统的能耗模型，再根据系统能耗模型与 系统负载的之比，得到系统效率，最后进行double-fold交叉验证，发现模型拟合效果较好。
模型二，根据模型一首先利用单一变量原则对冷水泵、冷凝水泵和冷却塔的转速进行控制，即：分别先后改变冷水泵、冷凝水泵和冷却塔的转速，然后同时改变它们的转 速，建立中央空调系统能耗优化模型，得出中央空调系统的最优控制策略，最后利用时间序列对转速进行预测，预测结果详见附件4。
模型三，在模型一的基础上以总耗电量最小为目标，以设备状态为决策变量，以能量守恒和各设备间的耦合条件为约束，建立中央空调系统运行参数优化模型。并将数据 导入MATLAB，利用遗传算法求得全局最优解，通过对优化前后的系统总耗电量和系统效率进行比较，发现模型三具有较好的优化效果，结果详见附件5。
模型四，在前面三个模型的基础上将一天以0.5h为单位度量分为48个时间段，将空调系统的运行实行分时段控制。虚拟一个起点和终点，以单位度量点作为顶点，各顶点之间的时间间隔看作边，各顶点之间系统消耗的功率作为边上的权值，将空调系统的 控制转化为加权有向图，利用动态规划的最短路径对问题进行求解，得到最优解，详见 附件6。
关键词：中央空调系统 非线性拟合 最优控制策略 遗传算法 动态规划
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