在现代建筑能源系统中，多联机（VRF）空调系统因其高效、灵活和节能的特性被广泛应用于商业楼宇、医院、学校等大型建筑中。随着建筑能耗问题日益突出，如何通过先进的控制策略实现多联机系统的能效优化与舒适性提升，成为当前暖通空调领域研究的重点。多联机多目标协同优化控制模型的构建，正是为解决这一问题而提出的关键技术路径。

传统的多联机控制系统通常采用独立控制或简单的反馈调节机制，各室内机根据自身设定温度进行启停或变频调节，缺乏对整体系统运行状态的统筹协调。这种控制方式容易导致压缩机频繁启停、冷媒分配不均、部分区域过冷或过热等问题，不仅影响用户舒适体验，也显著降低了系统整体能效。因此，构建一个能够综合考虑能耗、舒适性、设备寿命等多个目标的协同优化控制模型，具有重要的现实意义。

多目标协同优化控制模型的核心在于将多个相互冲突的目标统一建模，并通过优化算法求解最优控制策略。在多联机系统中，主要优化目标通常包括：最小化系统总能耗、最大化室内热舒适性（如PMV/PPD指标）、延长关键部件（如压缩机、风扇）使用寿命、降低运行噪声等。这些目标之间往往存在权衡关系，例如追求极致节能可能导致室温波动增大，影响舒适性；而过度强调舒适性又可能增加能耗。因此，必须通过多目标优化方法寻找帕累托最优解集，实现各目标之间的合理平衡。

模型构建的第一步是建立精确的系统动态数学模型。该模型应涵盖室外机压缩机特性、冷媒流动动力学、室内机换热性能以及建筑热负荷变化等多个方面。基于物理机理建模与数据驱动建模相结合的方法，可以有效提高模型精度。例如，利用实测运行数据对压缩机功耗模型进行参数辨识，结合建筑热响应模型预测各区域未来热负荷，从而为优化控制提供可靠的预测基础。

在模型基础上，引入模型预测控制（MPC）框架作为优化控制的核心算法。MPC能够在每个控制周期内，基于当前系统状态和未来一段时间内的负荷预测，滚动求解一个多目标优化问题，输出未来一段时间内的最优控制序列，并仅执行当前时刻的控制指令。这种前瞻性的控制方式能够有效应对系统惯性和外部扰动，提升控制性能。

为了处理多目标优化问题，可采用加权法、ε-约束法或进化算法（如NSGA-II）等方法。其中，基于Pareto前沿的多目标遗传算法在处理非线性、非凸优化问题时表现出较强鲁棒性。通过设定不同权重或偏好，系统可根据运行时段（如高峰电价时段优先节能，夜间优先舒适性）动态调整优化目标的优先级，实现智能化自适应控制。

此外，协同控制还要求实现室内外机之间的信息交互与协调决策。通过构建基于BACnet或Modbus等通信协议的数据平台，采集各室内机运行状态、室温、设定值及室外环境参数，集中上传至中央控制器。中央控制器基于全局信息进行优化计算，并将控制指令下发至各设备，形成闭环协同控制体系。

实际应用中，还需考虑模型的实时性与计算复杂度。可通过模型降阶、分层控制或边缘计算等方式提升算法运行效率，确保控制指令能在毫秒级时间内完成计算与下发。同时，引入在线学习机制，使模型能够根据历史运行数据不断自我修正与优化，增强系统的自适应能力。

综上所述，多联机多目标协同优化控制模型的构建是一项涉及系统建模、优化算法、通信架构与智能决策的综合性工程。通过整合先进控制理论与信息技术，该模型不仅能显著提升多联机系统的能效水平与用户体验，也为建筑能源系统的智能化发展提供了有力支撑。未来，随着人工智能与数字孪生技术的深入融合，此类控制模型将进一步向自主化、预测化和个性化方向演进，推动暖通空调系统迈向更高层次的智慧运行模式。