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樊成亮

2024年05月25日 09:07

一、基本情况

樊成亮,博士,讲师,硕士研究生导师,CAHVAC青年委员会委员,广州市勘察设计协会市政分会副秘书长,曾在美国科罗拉多大学访学,并在美国可持续建筑与社会实验室工作。主要研究方向为韧性城市、绿色低碳城市和城市热岛。主持省市级纵向和企业横向等项目7项,参与国家自然科学基金4项,在国内外公开发表论文十余篇,是多个国际著名期刊的审稿人。

二、学术背景及工作经历

2021.01-2021.06,美国可持续建筑与社会实验室,助理研究员;

2019.12-2020.12,美国科罗拉多大学,访学;

2016.09-2021.12,广州大学,博士;

三、研究方向

韧性城市、绿色低碳城市、城市热岛

四、担任课程

本科课程:《建筑设计2》、《城市大数据应用》、《控制性详细规划》、《建筑设备》、《建筑学创新研究课》,参与《建筑设备自动化》公开课。

五、科研项目

2024.1-2028.12,城市群多层网络模型与韧性规划理论,国家自然科学基金重大项目,参与,在研

2023.6-2025.12,基于图像识别的粤港澳大湾区建筑碳排放模型及减碳优化策略研究,广州市基础与应用基础研究,主持,在研

2024.1-2026.12,绿色低碳目标下大湾区城市人居环境可持续降温策略,广东省社科规划项目,主持,在研

2022.10-2025.10,热湿地区高温热浪与高密度建筑群人为排热的时空耦合规律研究,广东省自然科学基金,主持,在研

2022.9-2023.12,城市高温热浪影响下地铁站空调系统的运行特性研究,广东省教育厅项目,主持,在研

2021.1-2024.12,基于热湿解耦的DOAS空调系统运行模型及快速优化方法,国家自然科学基金面上项目,参与,在研

六、学术论文

Fan C, Zou B, Li J, et al. Exploring the relationship between air temperature and urban morphology factors using machine learning under local climate zones. Case Studies in Thermal Engineering, 2024: 104151.JCR-Q1,IF=6.8)

Fan C, Zou B, Liao Y, et al. Evaluation of energy performance and ecological benefit of free-cooling system for data centers in worldwide climates. Sustainable Cities and Society, 2024: 105509.JCR-Q1,IF=11.7)

Chen S, Ding P, Zhou G, et al. A novel machine learning-based model predictive control framework for improving the energy efficiency of air-conditioning systems. Energy and Buildings, 2023, 294: 113258.JCR-Q1,IF=6.7)

Hinkelman K, Wang J, Zuo W, et al. Modelica-based modeling and simulation of district cooling systems: A case study. Applied Energy, 2022, 311: 118654.JCR-Q1,IF=11.2)

Chen S, Zhou X, Zhou G, et al. An online physical-based multiple linear regression model for building’s hourly cooling load prediction. Energy and Buildings, 2022, 254: 111574.JCR-Q1,IF=6.7)

Hinkelman K, Wang J, Fan C, et al. A case study on condenser water supply temperature optimization with a district cooling plant. Modelica Conferences. 2021: 587-595.

Fan C, Hinkelman K, Fu Y, et al. Open-source Modelica models for the control performance simulation of chiller plants with water-side economizer. Applied Energy, 2021, 299: 117337.JCR-Q1,IF=11.2)

Fan C, Liao Y, Zhou G, et al. Improving cooling load prediction reliability for HVAC system using Monte-Carlo simulation to deal with uncertainties in input variables. Energy and Buildings, 2020, 226: 110372.JCR-Q1,IF=6.7)

Fan C, Ding Y, Liao Y. Analysis of hourly cooling load prediction accuracy with data-mining approaches on different training time scales. Sustainable Cities and Society, 2019, 51: 101717.JCR-Q1,IF=11.7)

Fan C, Ding Y. Cooling load prediction and optimal operation of HVAC systems using a multiple nonlinear regression model. Energy and Buildings, 2019, 197: 7-17.JCR-Q1,IF=6.7)

Fan C, Liao Y, Ding Y. Development of a cooling load prediction model for air-conditioning system control of office buildings. International Journal of Low-Carbon Technologies, 2019, 14(1): 70-75.JCR-Q4,IF=2.3)

Fan C, Liao Y, Ding Y. An improved ARX model for hourly cooling load prediction of office buildings in different climates, 2018 International Forum on Construction, Aviation and Environmental Engineering-Internet of Things, 2018, Guangzhou, China.

七、主要获奖

2023年获得广州大学第十二届青年教师教学竞赛三等奖;

2023年指导研究生获得广州大学研究生创新项目立项;

2023年指导本科生获得大学生创新创业项目国家级和校级立项;

2022年获得由香港机电署举办的国际建筑机电人工智能挑战大赛,铜奖

八、联系邮箱

fanchengliang@outlook.com

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