由冷水机组、冷冻水泵、冷却水泵、冷却塔等设备组成的冷冻站系统承担了中央空调系统大部分能源消耗,冷冻站的优化控制是中央空调系统高效节能运行的关键。但在实际工程中,传统集中式树状架构的中央空调自控系统由于自身存在的局限性,导致组网配置复杂、底层信息闭塞、升级改造困难等诸多弊端,系统扩展性和通用性较差,难以满足现代楼宇智能化的新要求。为改变这一局面,清华大学提出了群智能建筑(Insect Intelligent Building,I~2B)网络平台技术,在I~2B架构下每一台机电设备或建筑空间单元都被接入一个智能计算节点(Computing Process Node,CPN),通过CPN无中心、扁平化的组网代替传统集中式架构中的树状网络。在I~2B无中心架构背景下,本文针对冷冻站设备协同优化领域存在的并联设备分配优化问题和全局扩散优化问题,首先对冷冻站关键设备进行建模及参数在线辨识,以作为算法分析与仿真工作的模型基础。进而针对冷冻站并联设备分配优化问题提出了基于粒子群算法的冷冻站同类并联设备分配优化算法。在多个工况的仿真实验中,与集中式架构下常用调控策略相比,该算法在满足约束量的前提下节能效果更优,并且具有收敛速度快、求解精度高的特点。在并联设备分配优化问题基础上扩大系统优化范围,提出了冷冻站全局扩散优化问题,并进一步将该问题分解为冷冻水系统扩散优化与冷却水系统扩散优化2个子问题。对于冷冻水系统扩散优化问题,本文提出了基于NSGA-Ⅱ算法的多目标冷冻水系统全局扩散优化算法,在仿真实验中,当系统采用相同设备启停组合时比传统架构下常用调控策略平均节能8.43%。对于冷却水系统优化问题,在冷却塔“均匀布水,同步变频”策略的基础上进一步对冷却塔出水温度进行优化,在多个工况仿真实验中,算法能够找到问题的近似最优解,具备良好的全局优化能力。为实现以上算法的工程应用,本文基于分布式环境虚拟软件系统DSP和建筑虚拟仿真平台,探讨了在实际I~2B架构下分布式算法的实现方式。完成了冷冻站并联设备分配优化算法以及全局扩散优化算法的APP初步开发,并利用I~2B架构下APP仿真平台进行了算法的分布式验证和半物理仿真,测试结果显示各冷冻站群控APP均能够在I~2B架构下成功找到问题的近优解,能够满足工程应用要求。