随着现代建筑规模的不断扩大，空调系统作为建筑能耗的主要组成部分，其运行效率直接影响整体能源消耗。据统计，在大型公共建筑中，空调系统的能耗可占总能耗的40%以上。因此，如何通过优化控制策略实现节能降耗，已成为暖通空调领域的重要研究方向。传统的空调系统多采用单机独立控制或简单的启停逻辑，难以适应复杂多变的负荷需求和外部环境变化。而空调系统群控策略则通过集中协调多个设备的运行状态，实现全局优化，从而显著提升能效水平。

空调系统群控的核心在于对冷热源设备、水泵、冷却塔及末端设备进行统一调度与协同控制。在实际运行中，建筑内部的冷热负荷具有明显的时空分布特性，不同区域、不同时段的负荷差异较大。若各设备各自为政，容易导致设备频繁启停、冷量过剩或供应不足等问题，造成能源浪费。群控策略通过采集室内外温湿度、人员密度、设备运行状态等多维数据，结合预测模型和优化算法，动态调整系统运行参数，使整个空调系统始终处于高效运行区间。

目前常见的群控策略主要包括基于规则的逻辑控制、模糊控制、模型预测控制（MPC）以及人工智能优化方法。其中，基于规则的控制实现简单，但适应性较差；模糊控制能够处理非线性与不确定性问题，适用于负荷波动较大的场景；而模型预测控制则通过建立系统动态模型，对未来一段时间内的负荷变化进行预测，并求解最优控制序列，具有较高的控制精度和节能潜力。近年来，随着机器学习技术的发展，深度强化学习、遗传算法等智能优化方法也被引入群控系统，进一步提升了系统的自适应能力和节能效果。

在实际应用中，群控策略的节能优化需综合考虑多个因素。首先是负荷预测的准确性。准确的负荷预测是实现前馈控制的基础，可通过历史数据、气象信息和建筑使用模式构建预测模型。其次是设备组合优化。在多台冷水机组并联运行的系统中，应根据当前负荷合理选择投入运行的机组数量和类型，避免“大马拉小车”现象。例如，采用“优先启动高能效机组+变频调节”的策略，可在满足供冷需求的同时降低整体能耗。此外，冷却塔与水泵的变频控制也至关重要。通过调节冷却水流量和风机转速，使冷却系统匹配主机运行状态，可有效减少输送能耗。

另一个关键环节是末端设备的协同管理。传统VAV（变风量）系统常因静压设定过高而导致风机能耗偏高。引入静压重置策略，根据最不利环路的需求动态调整送风静压，可显著降低风机功耗。同时，结合室内温度反馈与 occupancy 检测，实现按需供冷，避免无人区域的能源浪费。部分先进系统还引入了热舒适度模型（如PMV-PPD指标），在保证人体舒适的前提下适度放宽温控范围，进一步挖掘节能潜力。

值得注意的是，群控系统的实施不仅依赖于先进的算法，还需要完善的传感器网络、可靠的通信架构和高效的中央控制器。数据采集的实时性与完整性直接影响控制决策的质量。因此，建立标准化的数据接口和通信协议，确保各子系统之间的信息互通，是实现高效群控的前提。此外，系统的可维护性和人机交互界面的设计也不容忽视，便于运维人员监控系统状态、调整控制参数。

从实际案例来看，某大型商业综合体在引入基于MPC的群控系统后，全年空调系统能耗降低了约23%，设备平均运行效率提升了18%。另一办公建筑通过集成AI优化算法，实现了冷站COP（性能系数）从4.2提升至5.6，节能效果显著。这些成功实践表明，科学合理的群控策略不仅能带来可观的经济效益，也有助于推动建筑领域的绿色低碳转型。

综上所述，空调系统群控策略的节能优化是一项涉及多学科交叉的系统工程。未来的研究应进一步深化负荷预测模型的智能化水平，探索数字孪生技术在空调系统中的应用，并加强控制策略在不同气候区和建筑类型的普适性验证。同时，应推动相关标准与规范的制定，促进群控技术的规模化推广，为实现“双碳”目标提供有力支撑。