林冠婧 - 清华大学 - 深圳国际研究生院

个人简介

2022年12月加盟清华大学深圳国际研究生院未来人居研究院担任副教授。在2013年到2022年美国劳伦斯伯克利国家实验室工作期间，林冠婧作为项目主持、共同主持人或主要研究人员，完成了14项由美国能源部资助的科研项目。建立故障诊断算法评价体系和大型数据库，提出空调故障的统一分类命名，模拟多种空调设备有/无故障的365天动态运行数据，被多个国家学者采用研究新算法；研究故障纠偏技术，实现检测-诊断-修复闭环，被多个商业软件应用；研发小型楼宇智能监测工具箱；开发冷站优化控制平台。研究成果获得4项软件著作权证书。在Nature Scientific Data、 Building and Environment、Energy and Buildings等国际学术期刊发表多篇论文。教育经历 2012年，美国德克萨斯农工大学，机械工程专业，博士 2006年，清华大学，建筑环境与设备工程专业，硕士 2004年，清华大学，建筑环境与设备工程专业，学士工作经历 2022年12月-至今，清华大学深圳国际研究生院，未来人居学院，副教授 2019年1月-2022年11月，美国劳伦斯伯克利国家实验室，首席研究员 2013年3月-2018年12月，美国劳伦斯伯克利国家实验室，高级研究员学术兼职美国采暖、制冷与空调工程师学会 (ASHRAE) 会员、TC7.5成员 Energy and Buildings、Building and Environment、Automation in Construction等二十多家期刊及学术会议审稿人荣誉奖项美国劳伦斯伯克利国家实验室杰出贡献奖(2018, 2019, 2020, 2022) 美国联邦实验室联盟技术转让卓越奖(2020) 美国劳伦斯伯克利国家实验室技术转让卓越奖(2021)

研究领域

长期从事智能建筑能源管理技术相关研究。把数字信息科技、数据科学与建筑能源系统结合在一起，实现系统持续高效低碳运行。研究兴趣包括：能源系统故障诊断与纠偏能源系统灵活、优化控制建筑智能运维建筑数字孪生、大数据应用

近期论文

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Lin G*, Pritoni M, Chen Y, Vitti R, Weyandt C, Granderson J. Implementation and test of an automated control hunting fault correction algorithm in a fault detection and diagnostics Tool. Energy and Buildings. 2023 283: 112796. Lin G, Kramer H*, Nibler V, Crowe E, Granderson J*. Building analytics tool deployment across thousands of United States buildings: benefits, costs, and the state of practice. Energies. 2022 15(13), p.4858. DOI: https://doi.org/10.3390/en15134858 Chen Y*, Lin G, Chen Z, Wen J, Granderson J. A simulation-based evaluation of fan coil unit fault effects. Energy and Buildings. 2022 263:112041. Pritoni M, Lin G*, Chen Y, Vitti R, Weyandt C, Granderson J. From fault-detection to automated fault correction: A field study. Building and Environment. 2022 214:108900. Chen Y, Lin G, Crowe E*, Granderson J. Development of a unified taxonomy for HVAC system faults. Energies, 2021 14(17), p.5581. Granderson J*, Lin G*, Harding A, Im P, Chen Y. Building fault detection data to aid diagnostic algorithm creation and performance testing. Nature Scientific Data. 2020 Feb 24;7(1):1-4. Lin G, Pritoni M, Chen Y, Granderson J*. Development and implementation of fault-correction algorithms in fault detection and diagnostics tools. Energies. 2020 Jan;13(10):2598. Lin G, Kramer H, Granderson J*. Building fault detection and diagnostics: Achieved savings, and methods to evaluate algorithm performance. Building and Environment. 2020 (168):106-505. Granderson J*, Lin G, Blum D, Page J, Spears M, Piette MA. Integrating diagnostics and model-based optimization. Energy and Buildings. 2019 (182):187-95. [10]Frank S, Lin G, Jin X, Singla R, Farthing A, Granderson J*. A performance evaluation framework for building fault detection and diagnosis algorithms. Energy and Buildings. 2019 (192):84-92. Kramer H, Lin G, Curtin C, Crowe E, Granderson J*. Building analytics and monitoring-based commissioning: industry practice, costs, and savings. Energy Efficiency. 2019:1-3. Granderson J, Lin G*, Singla R, Fernandes S, Touzani S. Field evaluation of performance of HVAC optimization system in commercial buildings. Energy and Buildings. 2018 (173):577-86. Granderson J*, Lin G. Building energy information systems: Synthesis of costs, savings, and best-practice uses. Energy Efficiency. 2016 9(6):1369-84. Lin G, Claridge DE*. A temperature-based approach to detect abnormal building energy consumption. Energy and Buildings. 2015 (93):110-8.