硕士研究生，研究方向：基于机器学习的智慧环境营造与调控。

①致力于融合物联网、大数据、人工智能等先进技术的能源系统智能调控方法研究，提供适配于复杂边界条件与多场景运维需求的在线智能控制解决方案，并将其产品化。②针对高耗能建成环境、交通枢纽建筑环控系统、高效冷冻机房、分布式能源系统等对象，取得了最不利热力环路辨识与热力稳定性评价方法、复杂管网质-量参数时滞响应特性模型、基于时空分布特征的全局能效博弈方法、群智能建筑基本单元信息模型、建筑能源系统传感器虚拟原位校准方法、基于数据驱动的能耗预测重构参数体系、柔性用能调控方法体系等创新成果，并助力冬奥工程冰立方、万象城、万象汇、大连湾海底隧道、航站楼及地铁站环控系统、智慧校园等示范应用，显著提升了系统能效与运维效率。③团队现有博士后、博硕研究生20人，已培养博硕研究生27人，已承担国家、省部级各类项目40余项、发表学术论文170余篇。未来，团队将紧密围绕新型电力系统、人工智能+能源系统、智慧城市发展需求，聚焦低碳城镇用能柔性自组织与群体智能调控方法研究，力争建立适用性更广的用能需求预测模型，研究普适性更好的能源系统全局控制算法，开发节能效果更优的在线智能控制解决方案及产品。