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
Simulation in der Intralogistik (SE)
Untertitel:
Diese Lehrveranstaltung ist Teil des Moduls: Simulation in der Intralogistik
Semester:
SoSe 24
Veranstaltungstyp:
Seminar (Lehre)
Veranstaltungsnummer:
lv1755_s24
DozentIn:
Philipp Maximilian Braun, Hendrik Wilhelm Rose
Beschreibung:
Die Veranstaltung gibt eine Einführung indie Erstellung und Programmierung von ereignis- und objektorientiertenSimulationsmodellen anhand der Software Plant Simulation. Die Simulationsmodellekonzentrieren sich dabei auf Fragestellungen und Probleme aus dem Bereich derIntralogistik.

Die Veranstaltung wird als Seminar mit einerKombination aus Theorieinhalten und selbstständig zu lösendenSimulationsaufgaben am Computer durchgeführt.

Die Studierenden lernen zunächst denidealen Ablauf bei der Erstellung, Programmierung und Auswertung vonSimulationsmodellen kennen.

Anschließend erlernen Sie dieStandardobjekte eines Simulationsmodells in Plant Simulation und deren Eigenschaftenund Funktionen. Unter Verwendung dieser Standardobjekte werden eigenständig,ggf. mit Unterstützung durch den Dozenten, Simulationsmodelle erstellt,programmiert, ausgewertet und ausgewertet.

Weiterhin wird eine Einführung in die individuelle Programmierung vonSimulationsmodellen anhand der Sprache Sim Talk gegeben.

Leistungsnachweis:
315 - Simulation in der Intralogistik<ul><li>315 - Simulation in der Intralogistik: Klausur schriftlich</li></ul>
ECTS-Kreditpunkte:
6
Weitere Informationen aus Stud.IP zu dieser Veranstaltung
Heimatinstitut: Institut für Technische Logistik (W-6)
In Stud.IP angemeldete Teilnehmer: 26
Anzahl der Dokumente im Stud.IP-Downloadbereich: 82

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.