重点研究基于大数据和人工智能方法的城市基础设施及公共建筑设备系统节能优化控制、系统故障检测与诊断、能耗分析与诊断方法。主要包括：1）城市基础设施和公共建筑设备系统非线性被控对象神经网络和T-S模型构建，以及模型自适应移植在线修正方法；2）研究计算量小、易于工程实现的城市基础设施和公共建筑时变非线性MIMO设备系统模型预测控制策略，以及基于强化学习的节能优化控制策略；3）基于控制量和被控量残差统计、稳态和动态特性分析的系统故障检测、诊断与预测策略；4）电动汽车有序充电控制和充电负荷的优化配置策略；5）以提高光伏阵列的电能输出为目标，对光伏电池的等效电路模型、光伏阵列的数学模型、输出特性、DC-DC变换环节实施最大功率点跟踪控制、构建高效阵列拓扑结构；6）构建微电网系统优化配置和经济运行的数学模型，以室内环境热舒适度为调控指标，建筑节能性为约束条件，研究建筑设备的智能用电控制策略。在此基础上以城市基础设施和公共建筑满足舒适性要求和能耗节省为目标，形成城市范畴的基础设施和重点公共建筑节能优化控制理论与技术体系。