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文章针对集中式控制架构在暖通空调方面应用存在的问题,提出了1种基于分散控制结构的分布式多目标差分进化改进的粒子群(D-MOPSODE,Decentralized Multi-objective Particle Swarm Optimization Improved by Differential Evolution)优化算法,以冰蓄冷空调系统能耗、运行费用和能耗损失为目标,求解冷机逐时部分负荷率和冰槽供冷比例.提高冷机运行效率科学规划蓄冰量和冷机-冰槽负荷分配,达到冰蓄冷空调系统经济节能的运行效益.西安某大型商场为实验环境进行实例验证,结果表明文章提出的D-MOPSODE算法是1种高效的分布式优化算法,在冰蓄冷空调系统负荷分配问题的求解中能够取得显著的节能效果.相比于传统控制策略和PSO算法,D-MOPSODE算法具有收敛性好,稳定性高,鲁棒性强、求解精度高等优点.