冷水机组的常规设计方法通常基于建筑物的峰值冷负荷,而冷负荷在一年中仅在非常小的一部分时间内达到其峰值水平,这就导致了冷水机组的选型过大(即冷水机组的额定制冷量过大),从而导致很显著的能源浪费.提出了一种基于冷水机组的鲁棒优化设计方法,以优化冷水机组的选型和设计.该设计方法考虑了输入参数的不确定性和冷水机组设备运行可靠性.该方法中,蒙特卡罗模拟(Monte Carlo simulation)用于获取建筑冷负荷的分布,马尔可夫方法(Markov method)用于获取冷水机组运行状态的概率分布.香港的一幢建筑被用来作为个案研究,以展示和验证该鲁棒设计方法的过程;与此同时,和传统设计方法、基于不确定性的优化设计方法进行比较.结果表明,考虑到输入参数的不确定性和设备的可靠性,按照该设计方法的冷水机组可以在各种可能的冷负荷条件下保持相对较高的效率运行,并且可以实现最小年总费用(包括运行成本,设备资金成本和可用性风险成本).