通信行业本身节能降耗潜力巨大且为全社会高效节能减排的有力推手。点多、线长、面广的通信基站是通信网络的能耗重点,约占通信行业总能耗的70%；而基站机房是集中了无线通信的主设备与辅助设备的密闭空间,目前主要通过大功率工业空调24小时不停运转以维持机房环境温度在24-26℃,其所耗电超过了机房总用电的40%以上。因此,实现基站机房温度的精准控制,不仅能够确保通信设备的正常运行,延长蓄电池组的使用周期,也可以减少空调的频繁启停与运行时间而降低通信基站的基础电耗,为通信运营企业节能减排和可持续发展提供技术保障。目前,基站机房温度控制采用简单控制策略的动态粗放调节,受控对象有大惯性、纯滞后与未确定性扰动等复杂系统特性,而经典PID机房温度控制系统又存在参数难以优化整定的缺陷。为此,本文在系统综述通信行业能耗现状与节能降耗技术措施的基础上,提出了通过基站机房温度精准智能控制实施节能降耗的思想；系统地阐述了粒子群算法的基本理论与改进的一般原则,提出了一种改进的粒子群优化算法TS-IPSO(Two-subpopulation-based IPSO),在不增加粒子规模的情况下通过融合双子群(搜索方向相反的主、辅2组子群)协同搜索,扩展了搜索范围,结合遗传算法的杂交机制并采用惯性因子非线性递减策略；最后将改进的粒子群算法应用到PID控制参数优化整定,设计了控制器参数整定优化的具体算法。采用简化的机房温度控制模型仿真实验结果表明：基于TS-IPSO的PID控制算法能适应基站机房温度精准控制的要求,在响应速度、稳态精度及抗干扰能力等方面均优于标准粒子群算法优化的PID控制和模糊PID控制,具有较好的鲁棒性,实现了一定程度的基站机房节能降耗。