持续增长的空调能量消耗和电力需求不断挑战着空调用户和电力供应商。

办公建筑空调系统存在能效低下及能量浪费严重的现象，因此依据不同的电价机制，对空调系统能量消耗进行优化，实现空调用户和电力供应商的双赢，是本文研究的出发点。

能量利用效率是转换效率、传输效率和终端使用效率相乘得到的，终端使用效率的提高，可以减少整个能源转换和传输链的消耗。

而目前常采用的空调系统能量分析方法，主要注重空调系统的传输转换链这一环节。

因此，寻求一种从使用效率开始，接着逆向分析传输转换效率的空调系统能量使用分析方法，是目前亟待解决的问题。

针对该问题，不同电价机制下的室内冷负荷的需求优化是提高空调系统使用效率的有效方法。

而基于空调系统能量输入比的概念，对风机盘管空调和变风量空调的传输转换链进行了优化，是提高空调系统传输转换效率的主要手段。

本文对不同电价机制下的办公建筑空调系统的优化方法进行了深入的研究，主要的研究工作概括如下： 、针对在不同电价机制下，空调系统基线冷负荷难以预测的问题，提出一种基于模糊均值聚类预处理的神经网络的空调系统冷负荷基线预测方法。

釆用模糊均值聚类的方法对预测日各时刻的室外气象数据进行了聚类；在此基础上，采用神经网络对大量的训练样本进行了网络训练，得到了各时刻的负荷预测模型；实验结果表明该预测模型整体预测精度都高于线性模型，对于小时负荷变化较大的时刻，更是显示了该模型的优越性。

、针对在固定电价下，空调系统室内温度设定值常采用固定设定值的问题，提出一种根据室外逐时温度动态设定室内温度值的方法。