Wanni Zhang 研究室
主宰者:Wanni Zhang
京都大学
AI 要約(直近 5 年の研究成果)
Wanni Zhang研究室は、都市規模での建物・エネルギーシステムの性能評価と最適化に関する研究を行っています。主な研究対象は、複数の建物で構成される地区全体のエネルギー消費パターンの予測と管理です。スマートメーターから得られる高時間解像度の電力消費データを用いて建物エネルギーモデルを較正し、ピーク負荷予測やデマンド・フレキシビリティの評価を行う手法を開発しています。また、地区レベルでの再生可能エネルギー導入や地域熱供給システムの設計・運用をシミュレーションで検討し、脱炭素化に向けた都市計画の支援を目指しています。
同時に、都市の熱環境と建物性能の相互作用を理解するための研究も展開しており、気象データと建物特性を統合したモデルにより、極端な気象条件下での建物の熱的耐性を評価しています。さらに、これらのシミュレーション研究を支える基盤として、異なるモデリングツール間でのデータ交換スキーマの開発や、大規模スマートメーターデータの分析框組の構築も行っており、データドリブンなアプローチで建物・地区のエネルギー効率化と気候変動への適応を推進しています。
※ AI(Claude)が、公開されている論文要旨から研究の問い・手法・主要な発見を事実情報として抽出・再構成して自動生成しています。誤りを含む可能性があるため、正確性は研究室公式情報でご確認ください。
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関連研究室(8 件)
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研究成果(32 件)
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- [2026] Calibration of urban building energy model using smart meter data for district peak load predictionDOI: https://doi.org/10.1016/j.apenergy.2025.127348
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.jwpe.2026.110095
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- [2025] Deciphering city-level residential AMI data: An unsupervised data mining framework and case studyDOI: https://doi.org/10.1016/j.egyai.2025.100484
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.jenvman.2025.124621
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.scs.2025.107002
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- DOI: https://doi.org/10.1038/s41545-025-00503-0
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.watres.2025.123982
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.enbuild.2025.115909
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.enbuild.2025.115756
- DOI: https://doi.org/10.1038/s44284-023-00005-5
- DOI: https://doi.org/10.1007/s12273-024-1214-6
- DOI: https://doi.org/10.1080/10826084.2024.2352617
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.psep.2024.05.031
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.scs.2024.105460
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.heliyon.2024.e24940
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.schres.2023.03.034
- DOI: https://doi.org/10.26868/25222708.2023.1431
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- DOI: https://doi.org/10.1080/19401493.2022.2142295
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- DOI: https://doi.org/10.1016/j.enbuild.2021.111383
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.uclim.2021.100871
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.buildenv.2021.108694
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