Christoph Klie

M.Sc.
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Christoph Klie, M.Sc.
E-6 Elektrische Energietechnik
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Research Project

SuSy
Sustainable DC-Systems – DC-Power Systems on Ships

SuSy

Sustainable DC-Systems – DC-Power Systems on Ships

Federal Ministry for Economic Affairs and Climate Action (BMWK); Duration: 2021 to 2024

Publications

TUHH Open Research (TORE)

2023

2022

Courses

Stud.IP
zur Veranstaltung in Stud.IP Studip_icon
Infrastrukturmanagement Abwasser (SE)
Untertitel:
Diese Lehrveranstaltung ist Teil des Moduls: Siedlungswasserwirtschaft II
Semester:
SoSe 24
Veranstaltungstyp:
Seminar (Lehre)
Veranstaltungsnummer:
lv2467_s24
DozentIn:
Prof. Dr. Ing. Ralf Otterpohl, M. Sc Claas Boysen
Beschreibung:

Das Seminar "Infrastrukturmanagement Abwasser" entwickelt das Verständnis von Infrastruktursystemen in Bezug auf Abwassersysteme, geht aber auch auf die anderen Infrastruktursysteme ein. 

Zunächst wird ein Überblick über das Gesamtsystem inklusive der Wassereinzugsgebiete, der Wasserverteilung, der Abwasserentstehung in Haushalten und Industrie, des Regenabflussmanagements sowie der Behandlung und Wiederverwendung von Wasser( Inhaltsstoffen) gegeben. Dabei werden die Auslegungswerkzeuge insbesondere der digitalen Modellierung durch konkrete Anwendung verstanden. Es werden energetische Betrachtungen sowie Planung und Sanierung von Leitungsnetzen behandelt.  

Für die Abwasserbehandlung wird die in Siedlungswasserwirtschaft I erarbeitete Basis vertieft und deutlich erweitert, insbesondere auch die Ressourcenrückgewinnung von Nährstoffen und Wasser. Es werden Sanitärlösungen für unterschiedliche sozio-ökonomische und klimatische Bedingungen verstanden und berechnet.


Leistungsnachweis:
m1630 - Siedlungswasserwirtschaft II<ul><li>p1575 - Siedlungswasserwirtschaft II: Fachtheoretisch-fachpraktische Arbeit</li></ul>
ECTS-Kreditpunkte:
3
Weitere Informationen aus Stud.IP zu dieser Veranstaltung
Heimatinstitut: Institut für Abwasserwirtschaft u. Gewässerschutz (B-2)
In Stud.IP angemeldete Teilnehmer: 27
Anzahl der Dokumente im Stud.IP-Downloadbereich: 16

Supervised Theses

ongoing

2023

  • Erxleben, J. (2023). Entwicklung eines Algorithmus zur Identifikation und Klassifizierung relevanter Arbeitspunkte eines elektrischen Systems aus Momentanwert-Datensätzen.

completed

2023

  • Engemann, T. (2023). Entwicklung einer Methodik zur automatischen Identifizierung, Klassifizierung und Modellierung betriebsrelevanter Arbeitspunkte eines elektrischen Netzes aus Echtzeitmesswerten.

  • Herzberg, M. (2023). Entwicklung eines echtzeitfähigen Photovoltaiksimulators auf Basis historischer Strahlungsdaten für einen Power Hardware-in-the-Loop Aufbau mit einem PV-Wechselrichter.

  • Heunda, J.E.W. (2023). Entwicklung, Optimierung und Vergleich von Methoden zur Erzeugung passiver Ersatzschaltbilder aus Messwerten einer Impedanzspektroskopie.

2022

  • Becker, H. C. (2022). Entwicklung, Implementierung und Verifizierung einer Schnittstellensynchronisation für die Kopplung von in Echtzeit simulierten Anlagen und Komponenten an einen PHiL Laboraufbau.

  • Hinzke, M. (2022). Untersuchung der Stabilität eines Power Hardware-in-the-Loop Teststandes unter der Verwendung eines Synchrongenerators als Schnittstelle zwischen Simulation und Hardware.

  • Landenfeld, Jakob (2022). Implementierung und Validierung einer Methode zur Stabilisierung von Power Hardware-in-the-Loop Simulationen mittels einer online-Impedanzmessung auf einem FPGA.

  • Landenfeld, Jakob (2022). Bestimmung der Stabilitätskriterien eines DC Power Hardware-in-the-Loop Aufbaus zur Untersuchung von Rippelstrom in Gleichstromsystemen.

  • Müller, E. (2022). Evaluation of different modelling approaches for battery aging to predict capacity fade for optimization of battery operation.

  • von Krosigk, J. (2022). Analyse und Bewertung einer Einsatzoptimierung für erneuerbare Energieanlagen in Kombination mit Batteriespeichersystemen im Multi-Use Betrieb.

2021

  • Erxleben, J. (2021). Untersuchung der Performance eines Pools aus Erneuerbaren Energien für die Erbringung von frequenzstützenden Maßnahmen.

  • von Krosigk, J. (2021). Untersuchung eines neuartigen Ansatzes zur kurz- und mittelfristigen Vorhersage der Netzfrequenz unter der Verwendung künstlicher neuronaler Netze.