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
Bioprocess Engineering - Advanced (GÜ)
Untertitel:
This course is part of the module: Bioprocess Engineering - Advanced
Semester:
WiSe 23/24
Veranstaltungstyp:
Übung (Lehre)
Veranstaltungsnummer:
lv1108_w23
DozentIn:
Prof. Dr. Anna-Lena Heins, Prof. Dr.-Ing. Ralf Pörtner, Prof. Dr. Andreas Liese, Giovanni Sayoga
Beschreibung:
  • Introduction: state-of-the-art and development trends of microbial andbiocatalytic bioprocesses, introduction to the lecture  
  • Microbial principles of fermentation, Energetic fundamentals ofbioreaction
  • Medium design and optimization, sterilization
  • Kinetics of cell growth
  • Kinetics of substrate consumption and product formation
  • Material balances and metabolic flux analysis
  • Transport phenomena in bioreactor and bioprocess scale-u
  • Anaerobic fermentation process, integrated downstream processin
  • Microaerobic bioprocess: optimal O2 supply, process control and scale-u
  • Aerobic process and high cell density culture
  • Problem-based learning with selected bioprocesses

The students present exercises and discuss them with their fellow students and faculty statt. In the PBL part of the class the students discuss scientific questions in teams. They acquire knowledge and apply it to unknown questions, present their results and argue their opinions.

Leistungsnachweis:
300 - Bioprocess Engineering - Advanced<ul><li>300 - Bioprocess Engineering - Advanced: Klausur schriftlich</li></ul>
ECTS-Kreditpunkte:
2
Weitere Informationen aus Stud.IP zu dieser Veranstaltung
Heimatinstitut: Institut für Bioprozess- u. Biosystemtechnik (V-1)
In Stud.IP angemeldete Teilnehmer: 27
Anzahl der Dokumente im Stud.IP-Downloadbereich: 5

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.