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庄超群
阅读次数:     发布时间:2024-10-16    更新时间:2025-12-04

基本信息

姓 名:

庄超群

性 别:

出生年月:

1992.05

最高学位:

博士

职 称:

教授

导师类型:

博士生导师

职 务:


工作地点:

江浦校区天工楼305D

联系方式:

zhuangcq@njtech.edu.cn ; cz378@cam.ac.uk

研究方向:

建筑能源系统建模与仿真、气候适应性建筑围护结构、工业洁净厂房环境营造、建筑智能化调控与大数据分析


个人简介





庄超群,福建泉州人,南京工业大学教授、博导,剑桥大学访问研究员。入选国家级青年人才项目,主持国家自然科学基金项目、英国剑桥大学零碳项目、南京留学人员科技创新项目等,主研英国科研与创新署、香港研究资助局等国际重大项目。发表SCI学术论文30余篇,担任国际期刊Building Simulation, Energy Reviews青年编委。

招生计划

欢迎建筑环境与能源应用工程、建筑材料、能源动力、计算机、自动化等相关专业的学生报考博士、硕士研究生,长期招聘博士后及专职科研人员。欢迎本科生加入课题组进行科研训练。

课题组与英国剑桥大学、萨里大学、伯明翰大学、拉夫堡大学、伦敦大学学院、新加坡国立大学等研究机构长期开展科研合作,可为优秀研究生提供实习交流和联合培养的机会。

教育背景

2016 - 2020 香港理工大学 屋宇设备工程 博士

2013 - 2016 重庆大学 建筑与土木工程 硕士

2009 - 2013 重庆大学 建筑环境与设备工程 学士

工作经历

2024 - 今    南京工业大学   教授,博导

2024 - 今    剑桥大学       访问研究员

2021 - 2024  剑桥大学/The Alan Turing Institute(英国国家人工智能研究院)博士后


学术兼职

国际期刊Building Simulation,  Energy Reviews 青年编委

国际学术组织 IBPSA-England、IAQVEC会员

国际期刊 Nature Cities, Nature Communications,Nano Energy,Applied Energy, Energy 等审稿人

国际会议ICAE2020, ASIM2024, ICDIES2025, ICoGB2025, CHSC2025分会主席


承担科研项目情况

2024-2027 国家高层次青年人才项目 主持

2026-2028 国家自然科学基金面上项目 主持

2024-2029 南京工业大学科研启动经费 主持

2025-2026 南京留学人员科技创新项目(C类)主持

2023-2024 英国剑桥大学 三一学院零碳项目 主持

2025-2028 国家自然科学基金重点专项 主研

2021-2023 英国科研与创新署 Strategic Priorities Fund主研

2019-2022 香港研究资助局 General Research Fund 主研

代表性论文

研究方向为建筑环境与能源技术、人工智能、控制工程的多学科交叉领域。部分代表性论文如下:

Fang, J., Yan, C., Lu, W., Shi, J., Xu, L., Hu, K., ... & Zhuang, C.* (2025). Embedding physical neurons in physics-informed neural networks (EP-PINNs) for enhancing chiller performance prediction. Building Simulation, 1-25. https://doi.org/10.1007/s12273-025-1293-z.

Zhuang C., Choudhary R., Mavrogianni A. (2023). Uncertainty-based optimal energy retrofit methodology for building heat electrification with enhanced energy flexibility and climate adaptability. Applied Energy, 341: 121111. https://doi.org/10.1016/j.apenergy.2023.121111.

Zhuang C., Choudhary R., Mavrogianni A. (2022). Probabilistic occupancy forecasting for risk-aware optimal ventilation through autoencoder Bayesian deep neural networks. Building and Environment, 219: 109207.https://doi.org/10.1016/j.buildenv.2022.109207.

Zhuang C., Shan K, Wang S. (2021). Coordinated demand-controlled ventilation strategy for energy-efficient operation in multi-zone cleanroom air-conditioning systems. Building and Environment, 191: 107588.https://doi.org/10.1016/j.buildenv.2021.107588.

Zhuang C., Gao Y, Zhao Y., Levinson R., Heiselberg P., Wang Z., Guo R. (2021). Potential benefits and optimization of cool-coated office buildings: A case study in Chongqing, China. Energy, 226: 120373. https://doi.org/10.1016/j.energy.2021.120373.

Zhuang C., Wang S. and Shan K. (2020). A risk-based robust optimal chiller sequencing control strategy for energy-efficient operation considering measurement uncertainties. Applied Energy, 280: 115983.https://doi.org/10.1016/j.apenergy.2020.115983.

Zhuang C., and Wang S. (2020). An adaptive full-range decoupled ventilation strategy for buildings and spaces requiring strict humidity control and its applications in different climatic conditions. Sustainable Cities and Society, 52: 101838. https://doi.org/10.1016/j.scs.2019.101838.

Zhuang C. and Wang S. (2020). Uncertainty-based robust optimal design of cleanroom air-conditioning systems considering life-cycle performance. Indoor and Built Environment, 29 (9): 1214-1226.https://doi.org/10.1177/1420326X19899442.

Zhuang C. and Wang S. (2020). Risk-based online robust optimal control of air-conditioning systems for buildings requiring strict humidity control considering measurement uncertainties. Applied Energy, 261: 114451.https://doi.org/10.1016/j.apenergy.2019.114451.

Zhuang C., Wang S., Shan K. (2019). Probabilistic optimal design of cleanroom air-conditioning systems facilitating optimal ventilation control under uncertainties. Applied Energy, 253: 113576. https://doi.org/10.1016/j.apenergy.2019.113576.

Zhuang C., Wang S., Shan K. (2019). Adaptive full-range decoupled ventilation strategy and air-conditioning systems for cleanrooms and buildings requiring strict humidity control and their performance evaluation. Energy, 168:883-896.https://doi.org/10.1016/j.energy.2018.11.147.

Shi D., Gao Y., Zeng P., Li B., Shen P., Zhuang C.* (2022). Climate adaptive optimization of green roofs and natural night ventilation for lifespan energy performance improvement in office buildings. Building and Environment, 223:109505. https://doi.org/10.1016/j.buildenv.2022.109505.

Guo R., Gao Y., Zhuang C.*, Heiselberg P., Levinson R., Zhao X., Shi D. (2020). Optimization of cool roof and night ventilation in office buildings: A case study in Xiamen, China. Renewable Energy, 147: 2279-2294. https://doi.org/10.1016/j.renene.2019.10.032.

荣誉奖励

2023      国家级海外高层次青年人才          

2025.06   江苏青年科技人才“U35培育”对象

2024.12   江苏省对外科学技术促进会科技青年智库

2022.05   图灵博士后培育奖(Turing Post-Doctoral Enrichment Award)

2019.07   第十一届供热、通风与空调国际会议大会(ISHVAC) 最佳论文奖