可再生能源与智能电网；

预测控制理论与应用；

机器学习。

在西安交通大学相继取得电气工程学士学位、控制科学与工程硕士和博士学位，曾在美国俄亥俄州立大学做访问学者，现任西安交通大学电气工程学院副教授，是IEEE高级会员，陕西省智能电网重点实验室固定研究人员。一直从事风力发电、新能源并网、微电网、预测控制等方面的研究工作，以第一作者身份在IEEE Transactions on Power Systems、IEEE Transactions on Energy Conversion、IEEE Transactions on Smart Grid等重要刊物上发表SCI索引论文十余篇，其中ESI高被引论文1篇。以主持人身份陆续承担了国家自然科学基金面上项目、国家自然科学基金青年项目、中国博士后基金特别资助项目、中国博士后基金一等面上资助项目、省自然科学基金项目、国家重点实验室基金项目、国家电网科技项目等多项科研项目。

快速频率响应，国家电网陕西电力科学研究院，项目金额43.9万元

[2].     2019年1月至2021年12月，HVDC 连接的海上全直流风电场中多机组协调频率响应，西安交通大学基本科研业务费自由探索项目，项目金额15万元，项目编号：xzy012019022

[3].     2018年1月至2021年12月，直流微网中多永磁同步风电机组间的分布式协调预测控制，国家自然科学基金项目，项目金额55万元，项目编号：51777162

[4].     2018年7月至2019年11月，复合型动态电压无功支撑系统协调控制方法研究，国家电网山东电力科学研究院，项目金额19.8万元

[5].     2017年7月至2018年9月，简化滚筒偏心感知技术研究，无锡小天鹅股份有限公司，项目金额27.5万元

[6].     2015年1月至2017年12月，基于风电功率在线概率预测的风储联合系统随机预测控制，国家自然科学基金项目，项目金额25万元，项目编号：61403303

[7].     2016年7月至2018年12月，源-荷不确定性条件下的微电网群分布式经济预测控制，中国博士后科学基金特别资助项目，项目金额15万元，项目编号：2016T90918

[8].     2016年1月至2017年12月，双重不确定性条件下的风电与电动汽车随机协同增效控制，陕西省自然科学基础研究计划资助项目，项目金额3万元，项目编号：2016JQ5080

[9].     2014年10月至2016年12月，含双馈机组的并网风储联合发电系统随机协调预测控制，中国博士后科学基金一等面上资助项目，项目金额8万元，项目编号：2014M560776

[10].   2015年1月至2017年12月，基于风电功率在线概率预测的风储联合系统随机预测控制，国家自然科学基金项目陕西省配套支持，金额7.5万元

[11]. 2015年1月至2016年12月，基于有限控制集模型预测控制的多永磁同步电机分布式同步控制，电力设备电气绝缘国家重点实验室中青年创新基金项目，项目金额5万元，项目编号：EIPE15306

[1]      Peng Kou*, Deliang Liang, Rong Gao, Yibin Liu and Lin Gao, Decentralized model predictive control of hybrid distribution transformers for voltage regulation in active distribution networks, IEEE Transactions on Sustainable Energy, Accepted.

[2]      Peng Kou*, Deliang Liang, Linbo Yu, and Lin Gao, Nonlinear model predictive control of wind farm for system frequency support, IEEE Transactions on Power Systems, vol. 34, no. 5, pp. 3547-3561, 2019.

[3]      Peng Kou*, Yutao Feng, Deliang Liang, and Lin Gao, A model predictive control approach for matching uncertain wind generation with PEV charging demand in a microgrid, International Journal of Electrical Power and Energy Systems, vol. 105, no. 2, pp. 488-499, 2019.

[4]      Peng Kou*, Deliang Liang, Zihao Wu, Qiji Ze, and Lin Gao, Frequency support from a DC-grid offshore wind farm connected through HVDC link: a communication free approach, IEEE Transactions on Energy Conversion, vol. 33, no. 3, pp. 1297-1310, 2018.

[5]      Peng Kou*, Deliang Liang, Junmin Wang, and Lin Gao, Stable and optimal load sharing of multiple PMSGs in an islanded DC microgrid, IEEE Transactions on Energy Conversion, vol. 33, no. 1, pp. 260-271, 2018.

[6]      Peng Kou*, Deliang Liang, Jing Li, Lin Gao, and Qiji Ze, Finite-control-set model predictive control for DFIG wind turbines, IEEE Transactions on Automation Science and Engineering, vol. 15, no. 3, pp. 1004-1013, 2018.

[7]      Peng Kou*, Deliang Liang, and Lin Gao, Stochastic energy scheduling in microgrids considering the uncertainties in both supply and demand, IEEE Systems Journal, vol. 12, no. 3, pp. 2589-2600, 2018.

[8]      Peng Kou*, Deliang Liang, and Lin Gao, Distributed coordination of multiple PMSGs in an islanded dc microgrid for load sharing, IEEE Transactions on Energy Conversion, vol. 32, no. 2, pp. 471-485, 2017.

[9]      Peng Kou*, Deliang Liang, and Lin Gao, Distributed EMPC of multiple microgrids for coordinated stochastic energy management, Applied Energy, vol. 185, no. 1, pp. 939-952, 2017. (ESI Highly Cited Paper)

[10]   Peng Kou*, Deliang Liang, Lin Gao, and Feng Gao, Stochastic coordination of plug-in electric vehicles and wind turbines in microgrid: a model predictive control approach, IEEE Transactions on Smart Grid, vol. 7, no. 3, pp. 1537-1551, 2016.

[11]   Peng Kou*, Deliang Liang, Feng Gao, and Lin Gao, Coordinated predictive control of DFIG-based wind-battery hybrid systems: using non-Gaussian wind power predictive distributions, IEEE Transactions on Energy Conversion, vol. 30, no. 2, pp. 681-695, 2015.

[12]   Peng Kou*, Feng Gao, and Xiaohong Guan, Stochastic predictive control of battery energy storage for wind farm dispatching: using probabilistic wind power forecasts, Renewable Energy, vol. 80, no. 8, pp. 286-300, 2015.

[13]   Peng Kou*, Deliang Liang, Lin Gao, and Jianyong Lou, Probabilistic electricity price forecasting with variational heteroscedastic Gaussian process and active learning, Energy Conversion and Management, vol. 89, no. 1, pp. 298-308, 2015.

[14]   Peng Kou*, Deliang Liang, Feng Gao, and Lin Gao, Probabilistic wind power forecasting with online model selection and warped Gaussian process, Energy Conversion and Management, vol. 84, no. 8, pp. 649-663, 2014.

[15]   Peng Kou*, Feng Gao, Sparse Gaussian process regression model based on L1/2 regularization, Applied Intelligence, vol. 40, no. 4, pp. 669-681, 2014.

[16]   Peng Kou*, Feng Gao, A sparse heteroscedastic model for the probabilistic load forecasting in energy-intensive enterprises, International Journal of Electrical Power and Energy Systems, vol. 55, no. 2, pp. 144-154, 2014.

[17]   Peng Kou*, Feng Gao, and Xiaohong Guan, Sparse online warped Gaussian process for wind power probabilistic forecasting, Applied Energy, vol. 108, no. 8, pp. 410-428, 2013.

[18]   Feng Gao, Peng Kou*, Lin Gao and Xiaohong Guan, Boosting regression methods based on a geometric conversion approach: using SVMs base learners, Neurocomputing, vol. 113, no. 8, pp. 67-87, 2013.

[19]   虞临波,寇鹏*, 冯玉涛, 冯浩天, 风储联合发电系统参与频率响应的模型预测控制策略, 电力系统自动化, vol. 43, no. 12, pp. 36-43, 2019.

[20]   寇鹏*, 高峰, 几何转换Boosting回归算法及其在高耗能企业负荷预测中的应用, 系统工程理论与实践, vol. 33, no. 7, pp. 1880-1888, 2013.

[21]   范伯良, 高峰, 寇鹏*, 在线Boosting回归算法及其在高耗能企业负荷预测中的应用, 信息与控制, , vol. 43, no. 6, pp. 750-756, 2014.

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