如何有效解决空调能耗占比较大的问题,是目前智能建筑研究领域的核心。冷源系统为大型公共建筑空调系统的主要耗能来源,解决其在部分负荷运行情况下实际使用能效偏低、运行参数设置不合理等问题,具有重要的理论与实际应用价值。以西安市高新区某一类高层综合办公楼中央空调冷源系统为研究对象,结合其使用功能特性,搭建中央空调冷源系统TRNSYS仿真平台,制定变流量解耦控制策略,并植入仿真平台中。首先,选择冷水机组能效的基本数学模型,对夏季和过渡季典型日系统的实际运行数据进行分析,运用广义回归神经网络（General Regression Neural Network,GRNN）对冷却水进水温度回路进行建模。其次,改进冷水机组的多元多项式（Multivariate Polynomial,MP）能效模型,并建立水泵能耗模型。分析影响冷源系统中各设备运行效率的因素,结合变流量解耦系统的固有特性,研究冷冻水和冷却水变流量对冷水机组、冷冻泵、冷却泵、机组以及水泵协同运行规律的影响。结果表明,在一定运行条件下,存在使机组和水泵协同运行能效最高的冷冻水流量和冷却水流量。首先,利用K-means算法对空调冷负荷进行负荷分类。再者,针对目前粒子群优化（Particle Swarm Optimization Algorithm,PSO）算法和差分进化（Differential Evolution,DE）算法对最优冷水机组负荷（Optimal Chiller Loading,OCL）的求解过程存在收敛性能不佳的问题,对影响PSO分群的重要参数w采用非固定梯度惯性权重策略,提出一种改进的具有差分进化算子的混合粒子群优化算法（Hybrid Particle Swarm Optimization Algorithm with Differential Evolutionary Operator,DEPSO）求解仿真测试日的最优冷水机组负荷。案例研究结果表明,与单一优化算法相比,所提出的改进DEPSO算法能以较少的迭代次数找到系统最小能耗解,且获得较优的平均系统能耗值。在TRNSYS仿真平台上进行四因素二次回归正交试验,某一确定的冷负荷条件下,优化得到冷冻水流量、冷却水流量、冷冻水供水温度和冷却水进水温度的参数优化值。结果表明,参数优化后的冷水机组和水泵总功率较优化前降低了22.92k W,其中水泵能耗增加5.12k W,冷水机组能耗降低28.04k W,节能率为11.07%。