Ø  工作背景

l  2024.1-至今，河北工业大学能环学院，副教授

l  2021.11-2023.12，河北工业大学能环学院，讲师

l  博士（2017.09-今）供热、供燃气、通风及空调工程，天津大学

l  硕士（2014.09-2017.12）环境工程（暖通），天津大学

l  学士（2010.09-2014.06）建筑环境与设备工程，华北电力大学

Ø    研究方向

l  建筑能源系统仿真与运行优化；

l  建筑大数据与人工智能；

l  建筑能源系统运行诊断与节能潜力评估

l  建筑能源需求响应

Ø  社会服务

l  教育部学位与研究生教育发展中心通讯评审专家；

l  全国暖通空调学会模拟专委会委员；

l  Energy and Buildings, Sustainable Cities and Society等多个SCI收录期刊审稿人

Ø  近年发表论文

第一及通讯作者文章

[1]         Yakai   Lu, Xingyu Peng, et.al, Limited data-oriented building heating load   prediction method: A novel meta learning-based framework [J]. Energy and   Buildings. 2024, 308, 114027

[2]         Tian   Z, Zhonghui Lu., Yakai Lu*, et al.,An unsupervised data mining-based   framework for evaluation and optimization of operation strategy of HVAC   system [J].Energy, 2024, 291, 130043

[3]         Tian   Z, Song W., Yakai Lu*, et al. Load extraction from actual operation data for   data-driven ultra-short-term room air-conditioning load prediction [J]. Energy   and Buildings. 2023, 296, 113348.

[4]         Tian   Z, Lin, X., Yakai Lu*, et al., Imbalanced data-oriented model learning method   for ultra-short-term air conditioning load prediction [J]. Energy and   Buildings. 2023, 286: 112931.

[5]         Lu   Y, Tian Z, Zhou R, et al. A general transfer learning-based framework for   thermal load prediction in regional energy system[J]. Energy. 2021, 217:   119322.

[6]         Lu   Y, Tian Z*, Zhang Q, et al. Data augmentation strategy for   short-term heating load prediction model of residential building[J]. Energy,   2021, 235(93):121328.

[7]         Lu   Y, Tian Z, Zhou R, et al. Multi-step-ahead prediction of thermal load in   regional energy system using deep learning method[J]. Energy and Buildings.   2021, 233: 110658.

[8]         Lu   Y, Tian Z, Lin X, et al. Non-intrusive measurement of building cooling load   components via morphological components analysis[J]. Journal of Building   Engineering, 2021. 41: 102618.

[9]         Lu,   Y., Tian, Z.*, et al., Identification and evaluation of operation regulation   strategies in district heating substations based on an unsupervised data   mining method. Energy and Buildings, 2019. 202: 109324.

[10]     Lu,   Y., Tian, Z.*, et al., GMM clustering for heating load patterns in-depth   identification and prediction model accuracy improvement of district heating   system. Energy and Buildings, 2019. 190: 49-60.

[11]      Lin,   X., Tian, Z., Lu, Y.*, et al., Short-term forecast model of cooling load   using load component disaggregation. Applied Thermal Engineering, 2019. 157:   113630

Ø  科研项目

l  基于信息度量的空调负荷预测数据完备性研究（52308090），国家自然科学基金青年项目，2023-2026，主持；

l  龙源内蒙古伊利现代智慧健康谷绿电替代及零碳实现路径方案，企业委托项目，2024-2025年，主持；

l  绿色低碳建筑能源数字孪生和高效运行关键技术研发及应用（22YFZCSN00180），天津市重点研发计划项目子课题，2023-2025年，主持；

l  数据-知识融合驱动的建筑负荷预测方法(QN2022140),河北省高等学校科学技术研究项目,2022-2024年,主持；

l  “双碳”背景下天津市能源结构转型升级路径研究，中国工程院战略研究与咨询项目，2023.1-2023.12,主持；

l  能源站系统运行优化功能模块开发，企业委托项目，2023-2025年，主持

l  基于时序数据逆向解析的建筑耗热量热流组分定向提取方法(51978449)，国家自然科学基金面上项目，2017-2021年，参与；

l  分布式综合能源系统联合仿真技术(2017YFB0903404)，十三五国家重点研发计划课题，2017-2021年，参与；