集中空调系统具有能效高,热舒适性好的特点,它的普及对建筑空调节能,和改善室内环境具有重要意义;然而在实际应用中,许多系统控制方式不合理,导致系统两方面的优势没有充分发挥,因此实现高效实用的优化控制成为了建筑空调发展中亟待解决的问题。合理的运行参数是集中空调运行效率的重要保障,基于变工况对系统的运行参数进行实时优化有两方面价值:一是以最优的运行参数组合对系统进行整体协调,使处理同样负荷所消耗的系统总能耗最低;二是一个大型集中空调系统同时为数十上百的空调区域提供冷量,根据各区域的负荷差异性实时优化运行参数,可以确保系统对所有区域都有良好的负荷响应能力。实现集中空调系统的优化控制需要2步工作:一是建立描述问题的优化控制模型,二是建立用于求解模型的优化算法。本文以一个由冷源系统、蓄冷池、风-水系统组成的大型公共建筑的集中空调为研究对象,以其实际优化程序开发为背景,展开了优化控制模型设计和高维度优化算法的研究。首先,基于测试数据的回归分析建立了风-水系统关键设备模型,用于两方面:（1）优化模型中系统适应度的计算;（2）仿真程序中系统能耗的计算。随后,基于焓差测量方法和建筑负荷生成理论建立了负荷侧模型。这些工作使得无论在仿真程序还是实际系统的优化程序中,不同区域的负荷差异和设备性能差异都能得到充分反映。第二,基于设备模型和负荷侧模型,建立了优化控制的目标函数和约束条件,将负荷预测模型作为优化模型输入,提升优化控制的前馈能力。随后,结合集散控制系统（DCS）的硬件情况,制定了实时优化在DCS中的控制逻辑和执行顺序。第三,高维优化问题对优化算法性能提出了更高的要求。结合风-水系统约束特点,通过外点罚函数法和边界反弹法处理约束条件。针对粒子群优化算法（PSO）陷入局部最优和局部收敛慢的问题,使用动态初始化、变步长、随机增量粒子提升PSO的全局寻优能力和收敛速度。经试验分析,改进的PSO可以统筹风侧和水侧进行优化,并充分考虑不同区域的负荷差异及设备性能差异。最后,进行了两种典型工况下的优化效果仿真。发现相对于原控制系统的定送风温度控制模式,优化控制在夏季日间和夏季夜间,能产生159.09千瓦和39.82千瓦的节能效果,节能率5%～13%;同时负荷响应能力提升显著,按照本文的评价指标,两种工况下优化控制的综合收益分别为39.22%和11.22%。