高端酒店中央空调系统能耗占其运行阶段总能耗的30%～40%,空调系统运行策略优化是酒店节能减支的重要措施。随着数据挖掘技术在空调节能领域的应用,探索基于数据挖掘的中央空调系统运行策略优化方法及其应用成为酒店节能的重要课题。本文基于某四星级酒店能源管理系统数据,对酒店空调系统运行负荷进行预测,并对空调水系统设备的运行策略进行优化,主要内容如下:首先,提出基于数据预处理与支持向量回归(SVR)的空调系统运行负荷预测方法。其中,数据预处理流程包括输入参数选取、数据清理、数据集成、数据降维和数据变换。以预处理结果中训练集、测试集数据为输入参数,采用网格搜索与10层交叉验证对RBF核函数的核参数进行寻优,建立酒店空调系统运行负荷预测的黑箱模型。引入均方根误差RMSE、拟合优度R~2和计算时间T对模型的预测精度、泛化性能以及计算成本进行评价。此外,本文对比分析了数据预处理过程中是否采用主成分分析法(PCA)进行输入参数降维对负荷预测结果的影响。训练集与测试集的预测结果表明负荷预测模型的预测精度较高,泛化性能较好;采用PCA法进行数据降维可以降低计算成本,但会降低负荷预测精度。本文提出的基于数据挖掘的空调系统负荷预测方法具有可行性,逐时负荷的预测结果为空调水系统设备运行策略优化奠定基础。其次,采用机理与辨识相结合的方法,建立了冷水机组与变频水泵能耗的灰箱数学模型以及冷却塔风机能耗的机理模型。其中,冷水机组能耗模型是由冷机冷却水进水温度与冷冻水出水温度温差以及制冷量构成的二元函数;变频水泵能耗模型是由系统流量构成的一元函数;冷却塔风机能耗是由风机开启数量构成的一元函数。基于设备历史运行数据与现场实测数据,采用最小二乘法对冷水机组、冷冻水泵和冷却水泵能耗灰箱模型中的未知参数进行辨识,拟合结果能较好反映工程实际。然后,基于设备能耗模型对各设备节能特性进行分析。根据工程实际,对部分负荷下各设备节能特性与运行策略进行定性和定量分析,结果表明:部分负荷时降低冷机冷却水进水温度或提高冷水出水温度均能提高冷机COP,增幅分别为7.55%～29.90%和4.75%～25.52%;并联水泵调速策略中同步调速能耗最低,较阀门节流调速节能21.76%,“一定一变策略”会导致冷冻水泵过载;冷却塔的冷却效率随室外空气湿球温度和风水比的升高而升高,当湿球温度高于28℃时继续增大风水比对冷却效率影响不大。最后,构建能耗优化函数实现酒店空调水系统运行策略的优化。在酒店空调系统负荷预测结果与设备能耗数学模型基础上,建立中央空调水系统能耗优化函数,并以水系统运行过程总能耗最低为优化目标、以各模型参数的变化范围和设备间换热过程为约束条件,对酒店水系统单日逐时及不同负荷率下的设备运行策略进行优化。相较历史运行数据,优化后单日水系统总能耗降低12.11%,冷水机组COP与水系统EER的均值分别提升7.64%和10.67%;不同负荷率下水系统的能耗平均下降12.40%,冷水机组COP与水系统EER的均值分别提升7.85%和15.28%,优化结果验证了本文提出的基于负荷预测的空调水系统优化控制策略具有可行性,在实际酒店节能运行中具有较高的应用价值。