区域建筑能源供给的基础在于对区域建筑空调负荷的准确预测。建筑规划阶段只能从有限信息中提取关键参数，研究的难度在于设计方案不确定，建筑信息不完备。通常工程上采用面积指标法，这种静态负荷预测方法会造成负荷过度预测严重，这将造成不匹配的能源站装机容量和初投资的浪费。而对于研究中常采用的软件模拟方法，存在的问题在于建筑规划阶段可知参数十分有限，要想应用能耗模拟软件实现空调负荷预测必须要做大量假设，使预测精度大打折扣。
　　针对建筑规划阶段的特点，本文首先建立一种修正的辐射时间序列方法(RadiantTimeSeriesMethod，下文简称RTSM)，使其可以应用于建筑规划阶段。解决了RTSM中关键的三个问题，导热时间序列、辐射时间序列、对流辐射比例的参数获取问题。并针对文献研究中指出的辐射时间序列方法冷负荷预测稍微偏大以及规划阶段的窗墙比不确定这两个缺陷，定义了辐射损失修正因子。其物理意义是考虑了透过玻璃向室外辐射的辐射热量。解决了原始RTSM中因忽略了通过玻璃从室内传到室外的辐射热量造成负荷预测偏大的问题。经实例计算，对于不同类型的建筑修正的RTSM相较于原始RTSM精度均有所提高，大体上从预测指标cv-rmse和mape来看，准确度均可提高2%左右。
　　基于修正的RTSM作对比，本文还提出了一种基于标准建筑模型建立与粒子群算法辨识相结合的RC热网络模型方法。标准建筑模型的建立是将建筑在考虑不同气候区的同时分为空建筑和满建筑。基于粒子群算法对标准建筑模型进行辨识，得到有效热容值。再联系等效热阻理论，建立建筑规划阶段三阶等效模型进行空调负荷预测。
　　本文在寒冷地区和夏热冬暖地区分别进行了测试，对单体建筑和建筑群分别进行了验证。结果表明无论对于单体建筑和还是建筑群来说，修正的RTSM和RC热网络模型方法在逐日峰值负荷的预测上都精度良好。而在逐时负荷预测中，修正的RTSM的预测效果不好，RC热网络模型方法除了对于单体建筑热负荷预测效果偏差，其他都表现出了优越性。这表明在建筑规划阶段RTSM更适合对峰值负荷的预测，而RC网络模型方法应用于建筑规划阶段既可以有效预测峰值负荷又可以准确把握建筑空调负荷动态特性。