姓 名

张照生

职 称

教授

R博导 R硕导

学院及专业

必赢线路检测3003：车辆工程

办公地址

必赢线路检测3003国防科技园5号楼2层

邮 编

100081

邮 件

zhangzhaosheng@bit.edu.cn

个人简介与研究方向

个人简介：张照生，必赢线路检测3003教授、博士生导师，电动车辆国家工程研究中心副主任、新能源汽车国家监管平台负责人、全国汽车标准化技术委员会委员。长期从事新能源汽车大数据分析和智能交通方向研究，主持国家重点研发计划课题、国家自然科学基金面上（2项）、工信部重点研发专项等国家/省部级项目12项。获国家教学成果二等奖1项、中国汽车工业科学技术进步奖特等奖、教育部科学技术进步奖一等奖等省部级/学会奖8项，指导学生获“挑战杯”全国赛擂主等；近5年以第一/通讯作者发表SCI论文36篇，获ESI高被引论文、机械工程学报第5届高影响力论文等，授权发明专利40项，软件著作权15项，出版专著4部。

研究方向：新能源汽车大数据分析、智能交通。新能源汽车国家监管平台作为全国唯一、全球规模最大的车联网大数据平台，已接入超5000万辆新能源汽车全生命周期实时运行数据。依托平台海量真实数据资源，围绕安全防控、大数据分析、智能网联等方向开展前沿研究，支撑高水平学术论文、国家标准编制与重大科研项目攻关，助力产出标志性创新成果。诚邀优秀硕博士研究生与博士后加入团队，共筑学术高地。

代表性学术成果及研究项目

一、代表性论文

[1] Zhang Z, Wang R, Liu P, et al. Research on energy consumption law and charging strategies design of electric buses[J]. Energy, 2025, 322: 135327.

[2] Zhang Z*, Sun S, Wang Z, et al. Battery retirement state prediction method based on real-world data and the TabNet model. Energy, 2025, 334:137795.

[3] Wang S, Wang Z, Zhang Z*, et al. Fault cause inferences of onboard lithium-ion battery thermal runaway using convolutional neural network[J]. Energy, 2025, 320: 135328.

[4] Zhang Z, Wang S, Ye B, et al. A feature prediction-based method for energy consumption prediction of electric buses[J]. Energy, 2025, 314: 134345

[5] Ma Y, Ye B, Wang S, Zhang Z*. Accurate Prediction of Energy Consumption of Electric Buses Based on Traffic Condition, Vehicle Status, Driving Behavior, and Environmental Condition. IEEE Transctions on Transportation Electrificatation, 2025,11(4): 7540-7550.

[6] Lin N, Chen K, Zhang Z*, et al. Beyond diagnosis: Why current fault diagnosis methods for power batteries fall short[J]. Journal of Energy Storage, 2025, 130: 117225

[7] Wang S, Wang Z, Pan j, Zhang Z*, Cheng X*. A data-driven fault tracing of lithium-ion batteries in electric vehicles[J]. IEEE Transactions on Power Electronics, 2024,39(12), 16609

[8] Zhang Z, Ye B, Wang S, Ma Y*. Analysis and estimation of energy consumption of electric buses using real-world data[J]. Transportation Research Part D: Transport and Environment, 2024, 126: 104017.

[9] Zhang Z*, Bi J, Li D*, et al. Battery defect detection for real world vehicles based on Gaussian distribution parameterization developed LCSS[J]. Journal of Energy Storage, 2024, 75: 109679.

[10] Wang S, Wang Z, Pan J, Zhang Z*, Cheng X*. A data-driven fault tracing of lithium-ion batteries in electric vehicles[J]. IEEE Transactions on Power Electronics, 2024, 36(2): 1-13.

二、部分纵向科研项目

[1] 国家重点攻关课题, 端云融合的全固态电池安全监测研究，2400万元（国拨），2024/01-2027/12, 主持。

[2] 国家重点研发计划课题，关键零部件安全性能演化规律和故障诊断技术及系统研发，1254万元（国拨），2019/12-2022/11，主持。

[3] 自然科学基金面上项目，动力电池微观老化机理与宏观数据表征的跨尺度关联规律研究，50万元，2026/01-2029/12，主持。

[4] 自然科学基金面上项目，新能源汽车动力电池全生命周期安全状态演化规律与故障诊断研究，58万元，2022/01-2025/12，主持。

[5] 工业和信息化部重点专项，新能源汽车推广应用国家监管平台运维与管理及技术支撑，178万元，2025/08-2026/07，主持。

[6] 工业和信息化部重点专项，新能源汽车国家监管平台功能升级、技术支撑及运维管理，749万元，2018/12-2019/12，主持。

[7] 国家重点研发计划，车规级芯片测试认证平台与标准体系建设，600万元（国拨），2020/01-2021/12，子课题主持。

[8] 工业和信息化部重点专项，船用动力电池系统工程化应用研究，254万元，2019/01-2021/12，课题主持。

[9] 北京市教委专项课题，新能源汽车安全体系研究，500万元，2018/01-2018/12，主持。

成果及荣誉

[1] 中国新能源汽车行业管理体系研究及应用，中国汽车工程学会科技进步一等奖，2025年。

[2] 高层次应用创新人才“产学研联盟+全行业平台”培养模式探索，国家教学成果奖二等奖，2023年。

[3] 高层次应用创新人才“产学研联盟+全行业平台”培养模式探索，北京市教育教学成果奖一等奖，2022年。

[4] 数据驱动的新能源汽车管理与服务关键技术及应用，中国智能交通协会科学技术奖一等奖，2022年。

[5] 新能源客车安全管控关键技术及产业化，福建省科学技术进步奖二等奖，2022年。

[6] 教育部课程思政教学名师和教学团队，2021年。

[7] 新能源汽车车联网大数据系统关键技术及国家监管体系建设，北京市科技进步一等奖，2020年。

[8] 基于车联网的汽车智能导航关键技术及应用，教育部科技进步一等奖，2019年。

[9] 网联汽车电子地图关键技术及应用，中国汽车工业科技进步特等奖，2019年。

社会职务

[1] 电动车辆国家工程研究中心副主任、新能源汽车国家监管平台负责人

[2] 全国汽车标委会委员、电动汽车分标委委员，河北省智能网联汽车标委会副主任委员

[3] 汽车工程学会汽车大数据应用分会秘书长、新能源汽车电池回收利用专委会副主任委员