Christoph Klie

M.Sc.
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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
Phasengleichgewichte und Umwandlungen (VL)
Untertitel:
Diese Lehrveranstaltung ist Teil des Moduls: Phänomene und Methoden der Materialwissenschaft, Phänomene und Methoden der Materialwissenschaften
Semester:
WiSe 23/24
Veranstaltungstyp:
Vorlesung (Lehre)
Veranstaltungsnummer:
lv1579_w23
DozentIn:
Prof. Dr. Jörg Weißmüller
Beschreibung:

Grundlagen der statistischenPhysik, formale Struktur der phänomenologischen Thermodynamik, einfacheatomistische Modelle und freie Energiefunktionen für Mischkristalle undVerbindungen. Korrekturen bei nichtlokaler Wechselwirkung (Elastizität,Gradiententerme). Phasengleichgewicht und Legierungsphasendiagramme alsKonsequenz daraus. Einfache atomistische Betrachtungen für Wechselwirkungsenergienin metallischen Mischkristallen. Diffusion in realen Systemen. Kinetik vonPhasenumwandlungen unter anwendungsrelevanten Randbedingungen. Partitionierung,Stabilität und Morphologie an Erstarrungsfronten. Ordnung von Phasenübergängen,Glasübergang. Phasenübergänge in nano- und mikroskaligen Systemen.

Leistungsnachweis:
660 - Phänomene und Methoden der Materialwissenschaften<ul><li>660 - Phänomene und Methoden der Materialwissenschaften: Klausur schriftlich</li></ul><br>m1170-2022 - Phänomene und Methoden der Materialwissenschaft<ul><li>p921-2022 - Phänomene und Methoden der Materialwissenschaft: Klausur schriftlich</li></ul>
ECTS-Kreditpunkte:
2
Weitere Informationen aus Stud.IP zu dieser Veranstaltung
Heimatinstitut: Institut für Werkstoffphysik und Werkstofftechnologie (M-22)
In Stud.IP angemeldete Teilnehmer: 19
Anzahl der Dokumente im Stud.IP-Downloadbereich: 4

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.