研究團隊
我們是一群充滿熱忱的研究者，致力於探索建築環境與能源系統的資料科學。
Principal Investigator
傅 群 (Chun Fu)
Principal Investigator / Ph.D.
專注於用電行為、建築能源和電網能源的資料科學和AI研究。 擁有新加坡國立大學建築環境博士學位，並具備歐洲能源公司 (Centrica) 的國際業界經驗。 致力於結合學術理論與業界實務，推動以數據為驅動的淨零建築與智慧電網的解方。
淨零跨國經歷
擁有 NUS 博士與歐洲 Centrica 能源公司研發經驗。參與歐盟 Dedalus、DigiRES 等大型能源計畫。
國際競賽優勝
Kaggle 銀牌 (Top 1%)、歐洲西門子黑客松冠軍、Global AI Challenge 金牌。累積獎金逾 90 萬台幣。
頂尖期刊發表
發表於 Applied Energy, Energy and Buildings 等前 Q1 期刊。h-index 9，總引用次數 300+。
積極社群參與
受邀台電講座、PyCon 演講、Project Tyra等。曾共同主辦 ACM BuildSys 能源預測工作坊。
業界經歷
淨零能源研發工程師
隸屬於 New Business & Net Zero 部門。
資料科學家
主導高科技廠房中央空調系統數據分析與機器學習模組化。研發冰水主機最佳化控制演算法，平均節能效果達 10% 以上。
研發工程師
與台積電合作研發 AI 異常檢測診斷，監控逾 1000 台設備。運用大數據分析北市府能源現況，提出預測控制與負載移轉策略。
學術背景
新加坡國立大學 (NUS)
博士, 建築環境系 (Built Environment)
魯汶大學 (KU Leuven)
訪問學者, 電機系-電能系統與應用組 (ELECTA)
國立臺灣大學 (NTU)
學士 & 碩士, 生物環境系統工程學系
精選著作
Creating synthetic energy meter data using conditional diffusion and building metadata
Energy and Buildings (2024) | Top 5% Journal
Fu, C., Kazmi, H., Quintana, M., & Miller, C.
Filling time-series gaps using image techniques: Multidimensional context autoencoder approach
Applied Thermal Engineering (2024) | Top 5% Journal
Fu, C., Quintana, M., Nagy, Z., & Miller, C.
Using Google Trends as a proxy for occupant behavior to predict building energy consumption
Applied Energy (2022) | Top 1% Journal, IF: 10.1
Fu, C., & Miller, C.
學術指標
榮譽獎項
- 2025 Global AI Challenge 金牌 演算法最佳效率獎 (10,000美元)
- 2024 Kaggle 銀牌 (Top 1%) Enefit Energy Behavior (全球2731隊伍)
- 2023 西門子永續黑客松 第一名 Swarm Behaviour on the Grid (5,000歐元)
- 2020-2024 NUS Research Scholarship 博士全額獎學金
教學與服務
課程教學 (NUS)
Data Science for Construction (edX), AI Applications, Digital Construction
期刊審查
Applied Energy, Energy and Buildings, ACM BuildSys, Sustainable Energy
研討會組織
Co-Chair (SAFE-ENERGY 2024), Co-Organizer (Annex 79)