Christoph Klie

M.Sc.
Research Assistant

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Christoph Klie, M.Sc.
E-6 Elektrische Energietechnik
  • 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
Materialien für Energiespeicherung und Umwandlung (VL)
Untertitel:
Diese Lehrveranstaltung ist Teil des Moduls: Vertiefende Grundlagen der Werkstoffwissenschaften
Semester:
SoSe 24
Veranstaltungstyp:
Vorlesung (Lehre)
Veranstaltungsnummer:
lv1086_s24
DozentIn:
Prof. Dr. Jörg Weißmüller
Beschreibung:

Vertiefende Kenntnisse zu Metallen:  

Voraussetzungen:
    Physikalische Materialeigenschaften<br />     o    Materialverhalten - elastisch, thermisch, elektrisch<br />     o    Superelastizität und Formgedächtniseffekt<br />     o    Grundlagen der elektrischen Leitfähigkeit in Metallen und Halbleitern<br />     o    Supraleitung<br />&#8226
Leistungsnachweis:
    Chemische (oder "trockene") Korrosion<br />     o    Treibende Kräfte und Mechanismen<br />     o    Passivierung<br />     o    Zeitverlauf<br />&#8226
Sonstiges:
    Einführung in die Elektrochemie<br />     o    Elektrolyte<br />     o     Ionen<br />     o     Solvatation<br />     o     Auflösung und Abscheidung von Metallen<br />     o     Galvanische Zellen und Zellspannung<br />     o     Elektrochemische Spannungsreihe<br />     o    Nernstgleichung<br />     o    Polarisierbare Elektroden<br />     o    Elektrochemische Doppellage<br />     o    Kapazitive und pseudokapazitive Prozesse<br />     o     Kapazitive Ströme und Faradayströme<br />&#8226
ECTS-Kreditpunkte:
3
Weitere Informationen aus Stud.IP zu dieser Veranstaltung
Heimatinstitut: Institut für Werkstoffphysik und Werkstofftechnologie (M-22)
In Stud.IP angemeldete Teilnehmer: 6
Anzahl der Dokumente im Stud.IP-Downloadbereich: 8

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.