在晚间,多数无课程与活动安排的教室会被学生自习使用。一般情况下,用于晚自习的教室在所有教室中所占的比重较高,但平均每间晚自习教室的座位占用率较低,容易造成电能的浪费。因此,有必要对晚自习教室进行调度,提高整体的座位资源利用率。在晚自习时,学生越发关注空间上的舒适感能否被满足,即有没有足够的自习空间。当前,缺乏考虑学生晚自习所需空间的教室节能调度研究。本文通过采集与分析晚自习相关的数据,对学生微观选座行为进行仿真,并提出了一种新的调度方案,可在确保绝大部分学生拥有足够的自习空间的前提下,达到节约电能的目的。主要工作如下:（1）对学生微观选座行为的仿真:学生在选择座位时,不仅会结合自身的偏好,也会考虑其他学生的座位情况,并保持一个舒适的座位距离,以满足自习空间上的舒适感。社会力模型（Social Force Model,SFM）中的排斥力,可以体现不同的学生之间所期望保持的距离。从个人偏好、性别差异、同伴关系和障碍因素四个方面对SFM进行改进,得到改进的社会力模型（Modified Social Force Model,MSFM）。通过仿真多名学生在教室中选座位,结合学生的偏好、性别、同伴关系,比较各学生的座位距离,实验结果表明了改进方法的有效性。然后,讨论在满足学生所需的自习空间的条件下,同伴比、男女比、偏好比对一间教室可容纳的人数的影响。实验结果表明,同伴关系的比例变化影响最大,偏好比的变化影响最小。以实际场景下,每种类型教室可容纳人数的最小值、平均值、最大值调度晚自习教室,比较三种固定值调度策略下的学生舒适率与教室耗电量。在舒适率不低于93%的条件下,使用平均值调度策略最节能。（2）对晚自习教室调度策略的研究:基于学生微观选座位的仿真模型,考虑学生所需的晚自习空间,优化对晚自习教室的调度。根据数据采集结果,仿真学生的来到和离开,并定义了受欢迎的座位,此类座位可满足绝大部分学生对自习空间的需求。本文以开放教室中受欢迎座位的剩余数量作为阈值,判断是否需要新开放一间教室。在不同的人流量下,使用改进的布谷鸟搜索（Improved Cuckoo Search,ICS）等四种启发式算法,搜索新开放一间教室的阈值。对各调度策略分别验证20次,计算消耗电能的平均值与标准差,比较其稳定性。此外,我们结合晚自习中,学生来到教室使用座位与结束自习离开座位的情况,使用长短期记忆网络（Long Short-Term Memory,LSTM）来预测短时的学生流量,辅助决策晚自习教室的调度。实验结果表明,相比于以固定人数来调度晚自习教室,ICS+LSTM的混合调度策略,可在保证学生自习空间的舒适率高于98%的前提下,更多地节约电能。