近年来，随着建筑能耗的持续增长，空调系统作为建筑中能耗占比最高的设备之一，其运行效率直接影响整体能源消耗水平。据统计，在大型公共建筑中，空调系统的能耗可占总电耗的40%至60%。因此，如何通过先进的控制策略实现空调系统的节能运行，已成为暖通空调（HVAC）领域的重要研究方向。其中，空调系统群控节能优化算法的研究取得了显著进展，为提升系统能效、降低运行成本提供了有力支撑。

传统的空调控制系统多采用定值控制或简单的启停逻辑，缺乏对系统整体运行状态的动态感知与协调优化能力。而群控技术则强调对多个空调设备（如冷水机组、冷却塔、水泵、末端风机盘管等）进行集中监控与协同调度，以实现全局最优运行。在此基础上，节能优化算法的应用进一步提升了控制精度与能效水平。

目前，主流的空调群控节能优化算法主要包括基于规则的专家系统、模型预测控制（MPC）、遗传算法（GA）、粒子群优化（PSO）以及近年来兴起的深度强化学习（DRL）等。这些方法各有特点，适用于不同的应用场景和控制需求。

基于规则的专家系统是最早应用于空调群控的智能算法之一。它通过总结运行经验，建立一系列“如果-则”形式的控制规则，实现对设备启停、负荷分配等操作的自动化决策。该方法实现简单、响应迅速，但适应性较差，难以应对复杂多变的运行环境，且规则库的构建依赖专家经验，维护成本较高。

模型预测控制（MPC）因其能够处理多变量、带约束的优化问题而受到广泛关注。MPC通过建立空调系统的动态数学模型，预测未来一段时间内的系统响应，并在此基础上求解最优控制序列。其优势在于能够综合考虑室温舒适度、设备能耗、电力价格等多种因素，实现前馈与反馈相结合的优化控制。然而，MPC对模型精度要求较高，实际应用中常面临建模困难、计算量大等问题，限制了其在复杂系统中的推广。

为了克服传统优化算法在非线性、高维问题中的局限性，智能优化算法如遗传算法和粒子群优化被引入空调群控领域。这类算法不依赖精确数学模型，具有较强的全局搜索能力。例如，遗传算法通过模拟生物进化过程，对冷水机组的组合运行方案进行优化，寻找最低能耗的配置；粒子群优化则通过模拟鸟群觅食行为，快速收敛到较优解。尽管这些方法在仿真环境中表现出良好的节能效果，但在实时控制中仍存在计算延迟和稳定性不足的问题。

近年来，随着人工智能技术的快速发展，深度强化学习（DRL）在空调群控中的应用成为研究热点。DRL结合了深度神经网络的强大表征能力和强化学习的决策优化机制，能够在无需系统模型的前提下，通过与环境的交互自主学习最优控制策略。例如，有研究利用DQN（Deep Q-Network）或PPO（Proximal Policy Optimization）算法对多区域空调系统进行协同控制，在保证室内热舒适的前提下，实现了15%以上的节能率。此外，DRL还具备良好的自适应能力，能够应对天气变化、人员流动等不确定性因素，展现出广阔的应用前景。

值得注意的是，单一算法往往难以满足实际工程中对实时性、稳定性与节能性的综合要求。因此，混合优化策略逐渐成为研究趋势。例如，将MPC与强化学习结合，利用MPC提供短期优化参考，强化学习进行长期策略调整；或将PSO用于参数整定，再由规则系统执行具体控制动作。这种分层协同的架构有助于发挥各类算法的优势，提升整体控制性能。

此外，随着物联网（IoT）和大数据技术的发展，空调群控系统获得了更加丰富和实时的运行数据支持。基于数据驱动的建模与优化方法正在逐步取代传统的机理建模，使得控制算法能够更准确地反映系统实际运行特性。同时，边缘计算与云计算的融合也为复杂算法的实时部署提供了硬件基础。

综上所述，空调系统群控节能优化算法正朝着智能化、自适应化和集成化的方向不断发展。从早期的规则控制到现代的人工智能算法，控制策略的演进显著提升了空调系统的能效水平。未来，随着算法性能的进一步提升与工程应用的不断深入，空调群控将在绿色建筑和智慧能源系统中发挥更加关键的作用。