模型预测控(Model Predictive Control,MPC)制能够整合优化建筑控制中多输入多输出的问题,在满足舒适度要求的前提下减少建筑能耗。与此同时,MPC具备人员作息预测的能力,结合人员作息预测进行新风变风量控制可以进一步挖掘建筑中的节能潜力。但是,普通工程人员在利用MPC算法面向建筑控制进行建模时,可能会遇到1)建筑自身及其与环境的物理关系复杂,难以描述为内部模型;2)对维度较高的内部模型进行模型降阶的数学要求高;3)需要额外对模型降阶带来的不可测状态变量进行状态估测等困难。其中基于MATLAB语言开发的建筑热容热阻模型(Building Resistance Capacitance Model,BRCM)工具包解决了第一个困难,这就使第二、三个困难成为MPC在建筑控制领域实用化的障碍。针对上述问题,本文设计了面向MPC实用化的集总建模方法,可将传统分区方法得到的19区模型简化为1区集总模型,并将其应用于一座实际建筑的控制模拟,分析了MPC结合人员作息预测进行新风控制的节能效果。主要研究成果如下:1)提出了根据温度分布进行逐级简化分区,寻找模型简化过程中负荷模拟偏差的来源,再通过负荷补偿对模型进行修正的方法,获得适用于MPC建模的集总模型。经验证集总模型与传统模型间的相对误差为2.62%,能够较好地平衡模型准确性与实用性的关系;2)将集总模型应用于MPC建模中,分析了MPC的控制效果。结果显示MPC能够将温度很好地控制在要求范围内,且MPC控制下的建筑能耗也基本维持在了理想情况下的最低水平。与此同时,MPC控制的能耗曲线也更为平稳,但进一步分析发现若使用变风量新风控制,建筑仍然存在显著的节能潜力;3)比较分析了三种不同的人员作息预测方法的预测准确度,发现ARIMA(0,1,1)为其中预测准确度最高且对人员作息的波动追踪能力最强的,其预测结果的均方根误差(root mean square error,RMSE)为18.01,被选择作为MPC人员作息扰量的预测方法;4)基于MPC人员作息预测对新风进行了变风量控制。结果显示相较于新风定风量控制可以减少不必要的新风量约59.8%,产生约20%的节能量,另外利用人员作息预测的新风控制相较负反馈的新风控制响应更及时,且无需安装额外传感设备。