我院周开乐教授团队紧密结合碳达峰碳中和国家重大战略需求，长期致力于能源环境管理方面的学术前沿研究。近几年来，他在国家自然科学基金优秀青年基金项目、重点类专项项目和面上项目等的资助下，重点研究了能源系统优化与智能决策、绿色低碳发展模式与路径等问题，取得了重要成果。

围绕园区电力负荷分析和能源管理，构建了高频多粒度、长时间尺度、多建筑类型的园区电力负荷数据集，从缺失值插补、异常值处理、相关性分析、时序波动性等方面对数据集进行了技术验证，讨论了该数据集在负荷序列预测、负荷模式识别、负荷异常检测和需求响应策略等方面的应用。相关成果发表在Nature子刊Scientific Data（2023, 10: 870）。

围绕能源转型与碳达峰碳中和路径，设计了2020-2060年我国分行业碳减排的三种情景——基准情景、政策情景和绿色低碳情景，分析了不同情景下的分行业能源消费特征，构建了不同情景下的分行业碳减排路径，并探究了不同情景下我国经济增长与碳排放的解耦关系。相关成果发表在Cell子刊iScience（2023, 26(12): 108404）。

研究成果发表在Scientific Data和iScience期刊

相关研究工作对安全韧性与双碳目标约束下的能源管理与环境治理理论具有重要的科学意义，对构建新型能源系统和实现绿色低碳发展具有重要的实践价值。

周开乐教授团队长期与相关企业紧密合作，从能源环境管理实践中提炼前沿科学问题，与企业联合研发，并将相关研究成果应用于实践。团队相关成果已应用于与企业联合研发的面向智慧园区、智能工厂和智能建筑等不同场景的智慧能源管理系统和综合能源服务平台中，产生了显著的经济效益和社会效益。

（张强/文 张强/图 郭志勇/审核）