在现代建筑能源系统中，空调系统作为能耗大户，其运行效率直接影响整体建筑的能源消耗水平。随着节能技术的发展和“双碳”目标的推进，提升空调系统的能效已成为暖通空调领域的重要研究方向。尤其在部分负荷工况下，空调系统往往处于低负荷运行状态，此时若控制策略不合理，将导致能效显著下降。因此，深入研究空调低负荷运行下的能效优化控制策略具有重要的理论价值和实际意义。

空调系统在实际运行过程中，全年大部分时间处于部分负荷甚至低负荷运行状态。根据统计数据，中央空调系统在80%以上的时间内负荷率低于50%，而在过渡季节或夜间办公环境中，负荷率可能更低。传统控制策略多以定频启停或简单的变频调节为主，难以适应低负荷工况下的动态变化，容易造成频繁启停、压缩机低效运行、风机水泵过度输出等问题，从而降低系统整体能效。

为解决上述问题，近年来学者们提出了多种针对低负荷工况的优化控制策略。其中，基于模型预测控制（MPC）的策略因其能够综合考虑系统动态特性与未来负荷变化，展现出良好的节能潜力。MPC通过建立空调系统的数学模型，结合实时监测数据和天气预报信息，对未来一段时间内的室温变化和能耗进行预测，并在此基础上优化控制变量（如压缩机频率、水阀开度、风机转速等），实现全局最优控制。实验研究表明，在低负荷条件下，采用MPC策略可使系统能效提升15%~25%。

此外，模糊逻辑控制与神经网络控制等智能控制方法也逐渐应用于低负荷能效优化中。模糊控制不依赖精确数学模型，适用于非线性、时变性强的空调系统，能够根据温度偏差及其变化率动态调整控制参数，避免过度调节。而神经网络则可通过历史运行数据学习系统行为模式，在未知工况下实现自适应调节。将两者结合形成的模糊神经网络控制器，已在多个实际工程案例中验证了其在低负荷运行中的稳定性和节能效果。

除了先进控制算法的应用，优化设备配置与运行方式也是提升低负荷能效的关键。例如，采用多台小容量机组并联运行替代单一大容量机组，可在低负荷时灵活启停部分机组，避免“大马拉小车”现象；同时配合变频技术，实现冷量输出与需求的精准匹配。此外，合理设置冷水机组的出水温度、优化冷却塔风机运行逻辑、实施水泵变频调速等措施，均有助于降低输配系统的能耗，进一步提升整体系统效率。

值得一提的是，随着物联网与大数据技术的发展，空调系统的运行数据采集与分析能力大幅提升。通过对长期运行数据的挖掘，可以识别出低效运行模式，发现潜在节能空间，并为控制策略的持续优化提供依据。例如，利用聚类分析方法对不同天气条件、使用时段下的运行数据进行分类，建立典型工况库，进而制定针对性的控制规则，实现“因时制宜”的精细化管理。

然而，当前低负荷能效优化控制仍面临诸多挑战。一方面，空调系统具有强耦合、非线性的特点，精确建模难度较大，影响了模型基控制策略的实用性；另一方面，智能控制算法计算复杂度高，对现场控制器的硬件性能提出更高要求，限制了其在中小型项目中的推广应用。此外，不同建筑类型、气候区域和使用习惯带来的差异性，也要求控制策略具备较强的适应性和鲁棒性。

综上所述，空调系统在低负荷运行状态下的能效优化是一项系统工程，需从控制策略、设备配置、运行管理等多个维度协同推进。未来的研究应更加注重控制算法的实用性与可移植性，推动先进控制技术从实验室走向实际工程应用。同时，结合数字孪生、边缘计算等新兴技术，构建智能化、自学习的空调运行管理系统，将是实现高效节能运行的重要发展方向。只有不断深化理论研究与工程实践的结合，才能真正实现空调系统全工况下的高效、低碳运行，为建筑可持续发展提供有力支撑。