HVAC即空气调节系统,是通过一定的控制功能实现温度、湿度、空气清净度以及空气循环的变化的控制系统。随着建筑节能技术的深入发展,人们亟需将清洁无污染的能源应用到建筑行业的方方面面。在空气调节领域地热资源完全符合绿色节能的标准,而且它还是可再生新型能源。地源热泵空调就是地热资源应用在建筑领域的一种,该空调系统因为是以地热为能源,因此它具备清洁无污染,节约能源,运行效率高等新能源应用的特点。地源热泵系统在夏、冬两季能够分别以地热能作为环境制冷的冷却源和供热采暖的低温热源,与此同时系统还可以作为生活热水补充源。目前处于运行中的地源热泵空调系统所展现出的最为突出的问题就是其控制系统能耗大、效率低、难扩展,最为重要的是在实现水流量以及房间温度的控制问题上不具备自适应能力。因此目前的地源热泵空调系统难以实现舒适度达到要求和能源节约的双赢。地源热泵空调水系统的运行或控制调节在目前运行的系统中也存在许多不尽合理之处。使用地源热泵空调系统的目的是为了使室内温湿度满足环境舒适性的要求,与此同时实现能源的有效节约。为了实现该目标需要提高地源热泵空调水系统在运行时的合理性、稳定性,实现该控制要求的关键在于控制系统对于水系统的调节控制性能的提升。本课题的研究目的就是最终研究设计一套既能够满足空调的舒适度要求,又能够保障系统能耗不产生浪费,并且对于系统流量和温度的控制有较高程度的自适应性能的地源热泵空调系统。该系统的主要作用在于实现水系统对于流量最大程度上的优化运行。节能已经成为绿色建筑领域的关键,能够改进地源热泵空调系统的控制系统的控制性能就是对建筑节能实现的促进。针对目前地源热泵空调工程实例中急需解决的控制策略问题以及神经网络在HVAC领域的发展状况进行研究。本课题以基本控制理论作为研究基础,结合现有实际运行系统的控制经验,将BP神经网络PID控制器在地源热泵空调水系统运行中的控制特性作为核心内容展开研究。最终利用该方法的控制优势并发现其控制特性中的缺陷和不足,以此研究为依据进而设计用遗传算法改进BP神经网络PID控制的新型控制方法。通过利用改进遗传算法的自身优势优化神经网络的初始参数,实现遗传神经网络PID控制方法应用于地源热泵空调系统中能够展现更好的应用性能的目标。本文主要开展了以下工作：第一,需要进行大量的国内外相关文献的阅读,总结出地源热泵空调系统的发展过程以及其运行特点,分析传统空调在运行中的特点和不足。通过对以上总结的性能及数据进行对比确定应用地源热泵空调系统的优势并说明其应用意义。分析探讨了地源热泵空调水系统优化控制技术在系统控制中所产生的重要影响,以及对其继续研究的意义。总结并概述了现今此类系统在运行中应用的优化控制方法。最终取长补短研究设计一套能够用于地源热泵空调水系统并对其运行性能有起到优化效果的控制方法。第二,课题需要深入地对地源热泵工作原理及工作状态展开分析研究,全面的认识了解地源热泵空调水系统的结构并在以上基础下建立能够客观探讨该问题的数学模型。本课题以现有的变流量相关理论为研究基础,把实际运行中的某一次泵系统作为研究模型,通过合理的建模和仿真等研究方法,深入地分析总结了地源热泵空调水系统的变流量控制的有效策略。第三,为了使地源热泵空调水系统所提供的水流量能够跟随系统用户端的负荷变化而实现自动调节效果,系统主要根据温差作为控制的依据对地源热泵空调水系统进行调节。为了保障温差控制方法的系统运行性能,设计了BP神经网络PID控制器以及结合Bang-Bang控制的BP神经网络PID控制方法来实现系统的调节控制。通过仿真实验可得,此处设计的方法在系统的鲁棒性和最终的运行性能上来讲都有很大进步,而结合Bang-Bang控制之后系统性能更佳,抗干扰能力和鲁棒性更强。由此也表明所设计的以上两种方法在地源热泵空调水系统的调控中有效、可行。第四,通过对仿真实验结果以及所设计算法的深入研究,对建立的BP神经网络PID控制器模型进行下一步的改进。神经网络算法的权值和阈值的初始值的选取对于控制系统性能具有非常大的影响,研究最终确定采用遗传算法来实现其初始值的优化。研究设计逐步完善最终通过改进遗传算法BP神经网络PID控制算法建立一套完整的用于地源热泵空调水系统控制的压差控制系统。通过设计算法的仿真实验得到的结果展示了良好的控制性能,该控制算法比传统遗传算法更具有有效性和可行性。第五,分析、总结比较设计的地源热泵空调水系统控制方法。分析本研究中存在的不足并提出有效的解决方案。