随着地铁建设的高速发展,地铁运营能力的提升至关重要,环控系统为地铁创造了一个合适的运营环境,同时长时间的高能耗运行成了地铁运营关注的焦点,因此环控系统的控制性能直接决定了地铁环境的优劣程度和系统能耗大小。为了实现地铁车站的节能运行目标,本课题结合实测数据,对车站公共区通风空调系统的动态负荷变化与优化运行控制方式进行了深入研究,提出了与工程特点相适应的节能控制策略。本文对重庆地铁6号线红土地车站热湿环境进行了为期一年的详细测试,测试结果表明夏季新风井底温度比室外新风温度平均降低3.9℃,相对湿度上升14.4%,站厅、站台温度分别低于设计值4.1℃和3℃,具有较大节能潜力。同时,长出入口通道在运营初期未开空调情况下温度仍能满足设计要求,对轨行区全年温度变化情况监测结果表明运营初期轨行区温度未超标。针对重庆6号线红土地车站,通过计算比较,得到在空调季公共区的最小新风量取送风量的10%更合适,由于站厅的设备负荷占比最大,所以客流负荷的日变化对站台的影响比站厅更大。同时根据车站工程特点将新风参数选取定在新风井底可使新风设计负荷降低47.6%,轨行区空气设计参数改为实测参数,屏蔽门负荷减少了27.1%。为了实现地铁车站的节能运行,本文对于已建车站提出了双风机配置单风机运行的优化通风模式,经计算重庆地区全年共计78.7%的小时数可以实现单风机运行,节能率达39.1%。通过对末端控制逻辑的对比,结果表明风量、水量同时调节的控制效果较好,且输送设备节能率可达31.7%。最后,应用基于遗传算法优化的BP神经网路对系统末端风机、水泵流量进行预测,并联合系统仿真平台进行神经网络前馈控制验证。结果表明,采用神经网络前馈预测输出流量,相对误差小于5%,末端设备调节运行平稳,控制方式合理,并且经在线学习优化后的神经网络训练精度提升,预测输出误差为±2%。