水资源短缺是目前亟待解决的世界性难题。作为开源节流的重点举措之一,反渗透海水淡化技术发展迅猛,已经逐渐成为解决沿海地区淡水资源不足的重要方法。然而,大型反渗透海水淡化工程由于其高能耗的缺陷而难以广泛应用。本文围绕节能降耗这一核心主题,利用神经网络及区间预测技术,针对反渗透海水淡化工程混凝沉淀及反渗透两个过程,探究高效的节能优化控制方案,进而搭建一套可用于反渗透海水淡化工程的辅助决策控制系统,有利于减少制水成本,促进反渗透海水淡化技术的发展与应用。针对区间预测技术,本文结合目前业内先进的预测区间生成技术,提出了一种能够适用于不同批次大小样本的全批（All Batch,AB）损失函数。利用该损失函数结合梯度下降算法对神经网络进行训练,能够快速构建基于样本数据的预测区间生成模型。基于多层感知机模型,在基准数据集上进行的数值实验结果表明,相比现有的方法,利用AB损失函数训练的预测区间生成模型在小批次样本上效果更好,在其他大小批次样本的情况下也能够生成相同乃至更好质量的预测区间,验证了方法的有效性。通过研究反渗透海水淡化混凝沉淀过程的运行机理,结合机器学习技术,提出了针对混凝沉淀过程的建模方法。为了高效模拟混凝沉淀过程的物理特征,利用模块化的方法实现了混凝沉淀过程建模,可用于对混凝沉淀过程各物理量的定性分析。结合实际生产数据训练的数学模型,根据各物理量的相关性提出反渗透海水淡化混凝沉淀过程的优化控制策略。在满足生产需求的前提下,以减少絮凝剂投加量的方式降低了生产成本。基于提出的数学模型,设计并实现了反渗透海水淡化混凝沉淀过程实时监控管理系统,该系统能够实现混凝沉淀过程在线监控及离线仿真,为进一步对混凝沉淀过程进行深入研究奠定基础。为实现节能降耗的目标,本文从反渗透海水淡化工艺流程的角度,针对反渗透过程设计并实现了一套反渗透海水淡化机组启停控制决策支持系统。该系统采用目标驱动的方法,结合下游用户用水量预测算法,智能化地对生产端反渗透机组开启数目进行控制。为更精确地实现用水量的预测,结合区间预测技术构建了用水量预测区间生成模型。结合用水量预测模型以及模型预测值的误差分布率,提出了一种反渗透装置开启数目的推荐算法。相比人工控制,该算法能够有效减少实际生产中开启的反渗透装置数目,以达到降低工程能耗的效果。最后,对提出的模型及方法进行总结,并阐述了下一步研究方向。