项目时间：2016-09到2013-04
项目名称：家用储能系统研发
项目描述：
项目介绍
此产品是家用储能系统的控制器，用于控制
项目主要是产品的硬件设计，软件设计，算法设计，WEB开发，系统仿真，发电量数据分析&预测，系统测试，文档撰写等
我的职责
负责明确产品的功能需求
负责规划项目开发流程，项目任务分配，把控项目进度
负责协调Team间合作
负责产品的控制策略算法设计，软件设计（ST平台 & 嵌入式Linux平台）
参与产品的WEB后台开发
参与设计系统的仿真模型（Matlab平台）
负责系统的发电量预测分析（Python平台）
负责产品的可靠性测试
撰写软件设计相关研发文档
跟进外协相关工作
项目时间：2015-10到2013-04
项目名称：3.0MW样机调试
项目描述：
项目介绍
3.0MW样机调试项目是3.0MW系列机组打入市场前的技术攻关项目，需要解决机组满发、稳定运行等系统性问题，涉及控制、机械、电气、主控、测试、稳定性等相关技术部门。
我的职责
1、完成样机运行数据分析，找出控制方面潜在问题。
2、针对机组控制策略问题，制定解决方案，对控制策略进行优化，仿真分析，保证方案可行性和有效性。
3、定期完成样机运行状况分析报告，完成解决方案报告撰写。
4、配合其他同事工作，保证样机安全、稳定运行。
5、持续跟踪样机运行状况。
项目时间：2015-09到2013-04
项目名称：电力窃漏电用户自动识别
项目描述：
项目介绍
基于某企业大用户的用电负荷数据，进行了原始数据抽取，数据探索分析，数据预处理（包括数据清洗、缺失值处理、数据变换、构建专家样本以及模型构建），基于Scikit-Learn利用训练样本构建CART决策树模型，并通过测试样本，计算混淆矩阵，结果表明，正常用户被误判的概率为7.5%，窃电用户被误判的概率为5.1%，并基于ROC曲线对模型进行了评价。
我的职责
主要方案设计者，实施者
项目时间：2016-06到2013-04
项目名称：基于深度卷积神经网络的复杂工件装配错误检测
项目描述：
项目介绍
针对复杂工件内部装配零件的错位、丢失检测难度大的问题，通过对CT图像的预处理并且采用深度学习的方法，构建深度卷及神经网络，实现了内部零件的定位，对错位以及丢失情况进行分析，判断工件有无损坏。
我的职责
1. 基于深度学习平台caffe实现深度卷积神经网络的训练与检测。
2. C++与MATLAB混合编程实现算法。
