Simon Stock

M.Sc.
Research Assistant

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Simon Stock, M. Sc.
E-6 Elektrische Energietechnik
  • Elektrische Energietechnik
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Research Projects

Applications of AI in distribution system operation

Applications of AI in distribution system operation

Hamburg University of Technology (TUHH); Duration: 2020 to 2024

VeN²uS
Networked grid protection systems - Adaptive and interconnected

VeN²uS

Networked grid protection systems - Adaptive and interconnected

Federal Ministry for Economic Affairs and Climate Action (BMWK); Duration: 2021 to 2024

Research Focus

Optimal operation and energy managment in electrical distribution grids (Smart Grids) using artifical intelligence

Publications

TUHH Open Research (TORE)

2023

2022

2021

Courses

Stud.IP
zur Veranstaltung in Stud.IP Studip_icon
Quality and Operations Management (APU) (VL)
Untertitel:
This course is part of the module: Quality and Operations Management (APU)
Semester:
WiSe 23/24
Veranstaltungstyp:
Vorlesung (Lehre)
Veranstaltungsnummer:
lv1936_w23
DozentIn:
unbekannte Lehrperson
Beschreibung:
  • Operations Strategy in a Global Environment
    • Operations and Productivity
    • Quality and Operations Management
    • Lean Production
  • Decision-Making Tools
  • Forecasting
  • Managing Quality
    • Design for Quality
    • Improvement Processes
    • Total Quality Management
  • Statistical Process Control
  • Process Strategy
    • Process View. Inventory, Thruput, Flowtime
    • Work flow management
    • Bottleneck Analysis, Level vs. Chase plans
    • Control charts and Just-in-time Processes
  • Capacity Planning
    • Linear Programming: Objectives, Constraints
    • Linear Programming Formulations
  • Location Strategies
    • Transportation Models
    •  Layout Strategy
Leistungsnachweis:
m1361 - Quality and Operations Management (APU)<ul><li>850 - Quality and Operations Management (APU): Klausur schriftlich</li></ul>
ECTS-Kreditpunkte:
4
Weitere Informationen aus Stud.IP zu dieser Veranstaltung
Heimatinstitut: unbekanntes Institut
In Stud.IP angemeldete Teilnehmer: 1

Supervised Theses

ongoing
completed

2021

  • Hund, P. (2021). Modellierung eines elektrischen Netzes zur Demonstration des Einflusses von virtueller Trägheit durch umrichterbasierte Energieanlagen.

  • Hund, P. (2021). Koordinierte Bereitstellung von virtueller Trägheit durch erneuerbare umrichterbasierte Energieanlagen in Verteilnetzen mithilfe von künstlicher Intelligenz.

  • Möller, P. (2021). Erfassung der Knotenspannung in Niederspannungsnetzen auf Basis von dezentralen Messeinrichtungen mithilfe von Machine learning.

  • Plant, R. (2021). Estimation of Power System Inertia in an Inverter-Dominated Distribution Grid Using Machine Learning.

2020

  • Dressel, M. (2020). Modellierung der Zustandsschätzung eines elektrischen Netzes mit Hilfe von Graph neuronalen Netzen.

  • Schmidt, M. (2020). Vorhersage von zuverlässig bereitstellbarer Regelleistung aus Erneuerbaren Energien mithilfe von neuronalen Netzen.