姓　　名：周泽　

性　　别：男　

职　　称：讲师　

研究方向：预测控制、智能与数学优化算法、机器学习、交通能源融合系统优化、电氢综合能源系统优化、燃料电池汽车能量管理

邮　　箱：zhouze＠whut．edu．cn　

QQ号码：869755537　

　教师介绍

周泽博士，现为武汉理工大学自动化学院讲师、硕士研究生导师。主要研究方向包括预测控制、智能与数学优化算法、机器学习、交通能源融合系统优化、电氢综合能源系统优化、燃料电池汽车能量管理等。截至目前，主持了国家重点研发计划子课题1项、湖北省自然科学基金青年B类项目1项、武汉市自然科学基金探索计划（晨光计划）项目1项。目前，以第一作者／通讯作者身份发表SCI论文17篇，其中包含9篇中科院1区Top期刊论文。受邀担任多个国际权威SCI期刊的审稿人，包括　IEEE　Transactions　on　Industrial　Electronics、IEEE　Transactions　on　Power　Electronics、Applied　Energy、IEEE　Vehicular　Technology　Magazine、IEEE　Systems，　Man，　and　Cybernetics　Magazine、Journal　of　the　Franklin　Institute　和　Measurement　等。

　工作经历

2023.04—至今，武汉理工大学，自动化学院，讲师　

　教育经历

2019.09—2023.03，　浙江大学，　控制科学与工程，　博士　

2016.09—2019.06，　武汉理工大学，　控制科学与工程，　硕士　

2012.09—2016.06，　武汉理工大学，　自动化，　学士　

　代表性科研项目

［1］　交通运输部，　国家重点研发计划子课题，　交通枢纽多能流交互异构数据融合技术，　2025－06至2028－05，　50万元，　在研，　主持．

［2］　湖北省科学技术厅，　湖北省自然科学基金青年B类项目，　2025AFB188，　融合电动汽车动态无线充电的电力－交通系统多时间尺度协同优化策略研究，　2025－03－01至2027－02－28，　10万元，　在研，　主持．

［3］　武汉市科技创新局，　武汉市自然科学基金探索计划（晨光计划）项目，　电动汽车动态无线充电系统结构优化与鲁棒控制研究，　2025－06－02至2027－06－01，　10万元，　在研，　主持．

［4］　东风商用车技术中心，　预见性能量管理技术－燃料电池模型预测能量管理，　2025－07至2026－12，　46.9万元，　在研，　主持．

［5］　国网浙江省电力有限公司，　浙江宁波公司2024年质子交换膜电解电堆自建模技术及平台开发，　2024－07至2025－12，　98万元，　在研，　主持．

［6］　武汉理工大学自主创新基金，　新能源电池智能状态感知与协同管控技术研发及产业化，　2025－05至2026－05，　5万元，　在研，　主持．

［7］　中央高校基本科研业务费专项资金，　WUT：2024IVA041，　电力交通系统中融合动态无线充电设施的新能源微电网容量规划策略研究，　2024－02至2025－10，　5万元，　在研，　主持．

［8］　国家自然科学基金委员会，　面上项目，　52472438，　数据与知识联合驱动的自动驾驶类人决策及运动控制，　2025－01－01至2028－12－31，　48万元，　在研，　参与．

［9］　科学技术部高技术研究发展中心，　国家重点研发计划课题，　2023YFB4005602，　多机燃料电池系统状态监测与协同控制，　2023－12至2026－11，　525万元，　在研，　参与．

［10］　国家自然科学基金委员会，　面上项目，　62173297，　基于无源性理论的电动汽车动态无线充电系统的建模与控制，　2022－01－01至2025－12－31，　60万元，　在研，　参与．

　代表性论文

［1］　Junyi　Li，　Liyan　Zhang，　Ze　Zhou＊，　Dongqi　Zhao，　Yuchen　Dai，　and　Qihong　Chen．　Multi－scale　collaborative　optimization　strategy　of　dynamic　wireless　charging　highway　and　microgrid　coupled　system［J］．　IEEE　Transactions　on　Transportation　Electrification，　Accept．　2025．

［2］　Benchang　Jin，　Liyan　Zhang，　Ze　Zhou＊，　Dongqi　Zhao，　and　Qihong　Chen．　Digital　twin－based　fuzzy　logic　control　with　uncertain　rules　for　fuel　cell　trucks［J］．　International　Journal　of　Green　Energy，　Accept．　2025．

［3］　Benchang　Jin，　Liyan　Zhang，　Ze　Zhou＊，　Dongqi　Zhao，　and　Qihong　Chen．　Multi－time　scale　energy　management　strategy　for　fuel　cell　hybrid　electric　trucks　based　on　model　predictive　control［J］．　International　Journal　of　Hydrogen　Energy，　2025，　114：　312－325．

［4］　Ze　Zhou，　Zhichao　Fu，　Liyan　Zhang，　Shuiying　Yu，　Dongqi　Zhao，　Jing　Fan，　and　Qihong　Chen．　Multi－objective　optimization　for　low　hydrogen　consumption　and　long　useful　life　in　fuel　cell　emergency　power　supply　systems［J］．　International　Journal　of　Hydrogen　Energy，　2024，　68：　297－310．

［5］　Zhichao　Fu，　Qihong　Chen，　Ze　Zhou＊，　Dongqi　Zhao，　Shuiying　Yu，　and　Liyan　Zhang．　Energy　management　strategy　for　long－life　fuel　cell　hybrid　power　systems　based　on　improved　whale　optimization　algorithm［J］　Energy　Sources，　Part　A：　Recovery，　Utilization，　and　Environmental　Effects，　2024，　46（1）：　1–16．

［6］　Ze　Zhou，　Zhichao　Fu，　Liyan　Zhang，　Dongqi　Zhao，　Shuiying　Yu，　and　Qihong　Chen．　Energy　management　strategy　for　low　hydrogen　consumption　in　hybrid　power　systems　consisting　of　dual　fuel　cells　and　a　single　lithium　battery［J］．　International　Journal　of　Green　Energy，　2024，　21（11），　2441–2456．

［7］　Ze　Zhou，　Zhitao　Liu，　Hongye　Su，　and　Liyan　Zhang．　Optimal　operation　for　cross－period　scheduling　of　electric　vehicles　in　traffic－power　systems［J］．　IEEE　Transactions　on　Transportation　Electrification，　2024，　10（3）：　6676－6689．

［8］　Ze　Zhou，　Zhitao　Liu，　Hongye　Su，　and　Liyan　Zhang．　Planning　of　static　and　dynamic　charging　facilities　for　electric　vehicles　in　electrified　transportation　networks［J］．　Energy，　2023，　263，　126073．

［9］　Ze　Zhou，　Zhitao　Liu，　Hongye　Su，　and　Liyan　Zhang．　Integrated　pricing　strategy　for　coordinating　load　levels　in　coupled　power　and　transportation　networks［J］．　Applied　Energy，　2022，　307，　118100．

［10］　Ze　Zhou，　Zhitao　Liu，　Hongye　Su，　and　Liyan　Zhang．　Collaborative　strategy　of　dynamic　wireless　charging　electric　vehicles　and　hybrid　power　system　in　microgrid［J］．　International　Journal　of　Electrical　Power　＆　Energy　Systems，　2022，　143，　108368．

［11］　Ze　Zhou，　Zhitao　Liu，　Hongye　Su，　and　Liyan　Zhang．　Bi－level　framework　for　microgrid　capacity　planning　under　dynamic　wireless　charging　of　electric　vehicles［J］．　International　Journal　of　Electrical　Power　＆　Energy　Systems，　2022，　141，　108204．

［12］　Ze　Zhou，　Zhitao　Liu，　Hongye　Su，　and　Liyan　Zhang．　Intelligent　path　planning　strategy　for　electric　vehicles　combined　with　urban　electrified　transportation　network　and　power　grid［J］．　IEEE　Systems　Journal，　2022，　16（2）：　2437－2447．

［13］　Ze　Zhou，　Zhitao　Liu，　Hongye　Su，　and　Liyan　Zhang．　Multi－objective　optimization　for　10－kW　rated　power　dynamic　wireless　charging　systems　of　electric　vehicles［J］．　Science　China－Information　Sciences，　2022，　65（10）：　202201．

［14］　Ze　Zhou，　Zhitao　Liu，　Hongye　Su，　and　Liyan　Zhang．　Model　predictive　control　with　fractional－order　delay　compensation　for　fast　sampling　systems［J］．　Science　China－Information　Sciences，　2021，　64（7）：　172211．

［15］　Ze　Zhou，　Liyan　Zhang，　Zhitao　Liu，　Qihong　Chen，　Rong　Long，　and　Hongye　Su，　Model　predictive　control　for　the　receiving－side　DC–DC　converter　of　dynamic　wireless　power　transfer［J］．　IEEE　Transactions　on　Power　Electronics，　2020，　35（9）：　8985－8997．

［16］　Ze　Zhou，　Liyan　Zhang，　Zhitao　Liu，　Longhua　Ma，　Miao　Huang，　and　Hongye　Su．　Design　and　demonstration　of　a　dynamic　wireless　power　transfer　system　for　electric　vehicles［J］．　Science　China－Information　Sciences，　2019，　62（12）：　224201．

［17］　Liyan　Zhang，　Ze　Zhou，　Qihong　Chen，　Rong　Long，　and　Shuhai　Quan．　Model　predictive　control　for　electrochemical　impedance　spectroscopy　measurement　of　fuel　cells　based　on　neural　network　optimization［J］．　IEEE　Transactions　on　Transportation　Electrification，　2019，　5（2）：　524－534．

　发明专利

［1］　张立炎，　周泽，　陈启宏，　全书海，　谢长君，　石英，　黄亮，　邓坚．　动态无线电能传输系统及其预测控制方法．　ZL201810203046.1．　2022.05.03．

［2］　张立炎，　周泽，　覃国安，　全书海，　曾晨，　陈启宏，　龙容，　谢长君，　黄亮，　石英．　基于FPGA的DC／DC转换器预测控制方法．　ZL201410242458.8．　2017.07.07．

［3］　周泽，　蒋唯依，　张立炎，　赵东琦，　陈启宏，　张腾，　张德智，　吴柏毅．　一种基于模糊控制的多堆燃料电池的能源管理方法及系统．　CN202411613718.8．　2024.11.13．

［4］　张立炎，　鲁彬彬，　周泽，　赵东琦，　陈启宏，　张腾，　张德智．　基于多时间尺度控制的燃料电池系统能量管理方法及系统．　CN202510154130.9．　2025.02.12．　

　招生信息

每年拟招收硕士研究生2－3名，当前研究方向包括但不限于：预测控制、智能与数学优化算法、机器学习、交通能源融合系统优化、电氢综合能源系统优化、燃料电池汽车能量管理等。欢迎对科研有浓厚兴趣的本科生积极参与课题组的科研工作与项目实践，共同探索前沿科学问题。