Christoph Klie

M.Sc.
Research Assistant

Contact

Christoph Klie, M.Sc.
E-6 Elektrische Energietechnik
  • Elektrische Energietechnik
Office Hours
Jederzeit
Harburger Schloßstraße 36,
21079 Hamburg
Building HS36, Room C3 0.001
Phone: +49 40 42878 2239
E-mail:
Logo

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
Grundlagen der Kraft- und Arbeitsmaschinen - Teil Kolbenmaschinen (VL)
Untertitel:
Diese Lehrveranstaltung ist Teil des Moduls: Kolbenmaschinen, Schiffs-Antriebstechnik
Semester:
WiSe 23/24
Veranstaltungstyp:
Vorlesung (Lehre)
Veranstaltungsnummer:
lv633_w23
DozentIn:
Prof. Dr.-Ing. Friedrich Wirz, Oliver Klein
Beschreibung:
  • Verbrennungsmotoren
    • Historischer Rückblick
    • Einteilung der Verbrennungsmotoren
    • Arbeitsverfahren
    • Vergleichsprozesse
    • Arbeit, Mitteldrücke, Leistungen
    • Arbeitsprozess des wirklichen Motors
    • Wirkungsgrade
    • Gemischbildung und Verbrennung
    • Motorkennfeld und Betriebskennlinien
    • Abgasentgiftung
    • Gaswechsel
    • Aufladung
    • Kühl- und Schmiersystem
    • Kräfte im Triebwerk
  • Kolbenverdichter
    • Thermodynamik des Kolbenverdichters
    • Einteilung und Verwendung
  • Kolbenpumpen
    • Prinzip der Kolbenpumpen
    • Einteilung und Verwendung
Leistungsnachweis:
300 - Kolbenmaschinen<ul><li>300 - Kolbenmaschinen: Klausur schriftlich</li></ul><br>305 - Schiffs-Antriebstechnik<ul><li>305 - Schiffs-Antriebstechnik: Klausur schriftlich</li></ul>
ECTS-Kreditpunkte:
1
Weitere Informationen aus Stud.IP zu dieser Veranstaltung
Heimatinstitut: Arbeitsgruppe für Schiffsmaschinenbau (M-12)
In Stud.IP angemeldete Teilnehmer: 40
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.