反之，当空调实际负荷增加时，随着末端众多二通阀的开启，水系统供、回水温差会增大（偏离了设定值），PLC检测出温差的变化后，经PID运算并控制变频器的输出频率随之升高，使水泵电机转速提高，供水流量加大，使供、回水温差减小并重新趋于设定值，系统用户侧进入新的流量运行状态。

　　以上所述的恒压差和恒温差控制方式都是依据单参量数据采集对系统进行比例、积分、微分（PID）控制。PID历史悠久、原理简单、使用方便、投资较低，在工业控制领域获得了极好的应用，具有较好的控制效果。但中央空调系统是一个十分复杂的系统，这种以压差或温差作为控制效果参量的PID调节，在中央空调控制中存在较大的局限性，主要在于：

　　没有全面采集空调系统的运行参数，也没有对空调系统各个环节进行全面控制，系统设计是有局限性的、不完整的，不可能实现系统综合优化与最佳节能。

　　比例积分微分（PID）控制中最重要的工程参数比例系统K、积分时间常数TI和微分时间常数TD，一旦选定后，如果人不去调节，它是不定不变的，不可能跟随受控参量的变化而自动调整。也就是说，工程参数整定之后，就用同一种参数去对付各种不同的运行工况。实际上，中央空调系统是一个时变性的动态系统，其运行工况受季节变化、气候条件、环境温度、人流量等诸多种因素的综合影响，是随时变化的，且始终处于波动之中。因此，静态参数的PID控制方法不可能达到最佳的控制效果。

　　PID工程参数的整定在很大程度上依赖于精确的数学模型，而中央空调系统是一个多变量的、复杂的、时变的系统，其过程要素之间存在着严重的非线性，大滞后及强耦合关系，一般难以获得精确的数学模型。对这样的系统，传统的PID控制很难实现较好的控制效果。实践证明，恒压差或恒温差的单参量控制，很容易引起水系统参量振荡，长时间都不能到达设定值的稳定状态，即影响了系统的稳定性，又降低了空调效果的舒适性。

　　由于中央空调系统的被控对象是空调区域内各个房间的温度场，它与空调系统进行热交换的工况相当复杂，制约因素太多。中央空调系统是一个时滞、时变、非线性、多参量且参量之间耦合很强的复杂系统。其复杂性表现为：

　　结构的高度复杂性；

　　环境和符合特性的高度不确定性，导致控制参数不易在线调节；

　　大时滞，多个惯性环节；

　　大惰性；

　　高度非线性；

　　多变量，时变性，复杂的信息结构。

　　这些都是难以用精确的数学模型或方法来描述，因此，基于精确模型的传统控制难以解决这种复杂系统的控制。

　　3、智能模糊控制方式

　　对于中央空调这种复杂系统，很难用精确的数学模型进行描述，或者所得数学模型不是过于复杂就是较为粗糙，以精确性为主要特点的经典数学，对于这类控制问题往往难以奏效。

　　如果把人（操作人员、管理人员或专家）的操作经验、知识和技巧归纳成一系列的规则，存放在计算机中，使控制器模仿人的操作策略，就可以实现中央空调系统的人工智能模糊控制。其控制的基本思想就是按照中央空调主机所要求的最佳运行参数去控制中央空调系统的运行，根据系统的运行工况及制冷工质参数的变化，通过模糊控制器动态调整空调系统运行参数，确保空调主机施工处于优化的最佳工作点上，使主机始终保持具有高的热转换效率，有效地解决了传统中央空调系统在低负荷状态下热转换效率下降的难题，提高了系统的能源利用率。