研究方向：机器学习、点云处理、光储充一体化

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个人简介：

广东技术师范大学自动化学院讲师，硕士生导师。主要从事机器学习及其在电力系统中的应用研究工作，包括基于深度学习的输电线路点云处理技术，基于深度强化学习的光储充协调控制技术。发表论文10余篇。

教育背景：

2007.09-2011.06：广东工业大学 电气工程及其自动化专业，获学士学位；

2011.09-2018：广东工业大学 控制科学与工程专业，获博士学位  

主讲课程：机器学习、电力拖动自动控制系统

代表性科研项目：

1.国网电力科学研究院武汉能效测评有限公司，山东济南电力负荷管理控制策略算法研究，2024.01至今，25万，主持。

2.校级，机器学习教改项目机器学习在电力行业中的应用案例库建设，2024.01至今，2万，主持

3.广州市科技计划项目，基于多智能体协同的多机器人路径规划技术研究，2019-2021，5万，主持

代表性论文:

1.Xu Jinxiong, et al. Evaluation Method for Ship Hull Plates’ Process Molding[J]. Journal of Ship Production and Design, 2018(34): 1-8.

2.Xu Jinxiong, et al. Improvement of the depth resolution in depth-resolved wavenumber scanning interferometry using multiple uncorrelated wavenumber bands[J]. Applied Optics. 2013(52): 4890-4897

3.徐金雄,王涛,刘军,等.基于双蚁群算法的双机器人路径规划方法[J].机床与液压, 2020, 48(23):45-48.

4.彭伟款,王巍学,张先勇,等.交直流混合微电网一致性协同控制研究综述[J]. 电工技术, 2023,(08):45-49.

主要授权发明专利：

1.一种基于深度强化学习的智能控制方法及系统，ZL202111289079.0，发明专利，2023/11/03.

2.一种面向工业机器人的强化学习奖励值计算方法，ZL202110078241.8，发明专利，2023/05/09.