Christoph Klie

M.Sc.
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Christoph Klie, M.Sc.
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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
Studienarbeit Green Technologies (PS)
Untertitel:
Diese Lehrveranstaltung ist Teil des Moduls: Green Technologies III
Semester:
WiSe 23/24
Veranstaltungstyp:
Seminar (Lehre)
Veranstaltungsnummer:
lv2766_w23
DozentIn:
Prof. Dr.-Ing. Martin Kaltschmitt, Dr. Marvin Scherzinger
Beschreibung:
Das Modul „Green Technologies III“ setzt sich aus zwei Bestandteilen zusammen: - Wissenschaftliches Arbeiten und Schreiben o Freiwillige Leistung (wie jede andere Vorlesung) o Die Studierenden erarbeiten sich die Grundlagen des wissenschaftlichen Arbeitens wie richtiges Zitieren, Recherche und Literaturverwaltung u.a. o Dies kann auch durch die Teilnahme an einer Veranstaltung zum Thema unterstützt werden wie z. B. dem Seminar „Wissenschaftliches Arbeiten“. Sollten Sie an einer Teilnahme an diesem Seminar interessiert sein, melden Sie sich bitte zu Anfang eines jeden Semesters bei Dr. Detlev Bieler (bieler@tuhh.de) mit Hinweis auf Ihr Studium „Green Technologies“. - Schriftliche Leistung o Obligatorische Leistung o Im Rahmen einer Studienarbeit / eines Review-Papers üben Sie das wissenschaftliche Schreiben. Dabei wird eine konkrete Fragestellung bearbeitet; Vorschläge Ihrerseits sind willkommen. o Dazu melden Sie sich bitte bei Dr. Marvin Scherzinger (marvin.scherzinger@tuhh.de) oder bei Martin Kaltschmitt (kaltschmitt@tuhh.de). Beide können Ihnen Themenvorschläge unterbreiten und den Kontakt zu einer Betreuerin / einem Betreuer herstellen.
Leistungsnachweis:
m1713-2021 - Green Technologies III<ul><li>p1658-2021 - Green Technologies III: Studienarbeit</li></ul>
ECTS-Kreditpunkte:
4
Weitere Informationen aus Stud.IP zu dieser Veranstaltung
Heimatinstitut: Institut für Umwelttechnik u. Energiewirtschaft (V-9)
In Stud.IP angemeldete Teilnehmer: 16
Anzahl der Dokumente im Stud.IP-Downloadbereich: 1

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.