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
Physikalische Chemie (PR)
Untertitel:
Diese Lehrveranstaltung ist Teil des Moduls: Physikalische Chemie
Semester:
WiSe 23/24
Veranstaltungstyp:
Praktikum (Lehre)
Veranstaltungsnummer:
lv835_w23
DozentIn:
unbekannte Lehrperson
Beschreibung:

Voraussetzung für die Teilnahme am Praktikum ist eine fristgerechte Anmeldung und die Teilnahme an der Sicherheitsbelehrung! Das aktuelle etwa 100 seitige Praktikumsskript können Sie auch in Stud.IP herunterladen und selbstständig drucken.

Es werden von jeder Zweiergruppe sechs Versuche an sechs Versuchstagen durchgeführt und protokolliert. Die Messdaten werden von jeder Gruppe unter Berücksichtigung der Informationen zur Fehlerrechnung (vgl. Skriptum) ausgewertet und die Versuchsergebnisse in Protokollen dokumentiert. Die Studierenden erhalten Anleitung zu wissenschaftlichem Protokollierenund Schreiben sowie Feedback zu ihrer Umsetzung in den eigenen Protokollen. Vor der praktischen Durchführung der Versuche findet ein Kolloquiumstatt, in dem die Studierenden die theoretischen Grundlagen der Versuche sowiederen Umsetzung in die Praxis erläutern, reflektieren und diskutieren.

Versuche werden zu folgenden Themen durchgeführt:

Reaktionskinetik (Oxidation von Jodwasserstoffsäure mit Wasserstoffperoxid bei verschiedenen Reaktionstemperaturen, Bestimmung der Arrhenius’schen Aktivierungsenergie)

Gefrierpunktserniedrigung (Bestimmung der Molmassen mehrerer organischer und anorganischer Substanzen durch Gefrierpunktserniedrigung wässriger Lösungen mit Hilfe der Beckmann’schen Apparatur)

Ionenwanderung (Bestimmung der Ionenbeweglichkeit in der Nernst’schen U-Rohrapparatur durch Messung der Ionenwanderung im Gleichspannungsfeld. Bestimmung des Ionenradiuses.)

Viskosimetrie (Molmassenbestimmung zweier wasserlöslicher Polymerer durch viskosimetrische Messung ihrer Verdünnungsreihen mit Ubbelohde-Viskosimetern)

Neutralisationswärme (Bestimmung der Neutralisationswärmen verschiedener Säuren in einem quasi-adiabaten Dewar-Kalorimeter. Messung der Kalorimeter-Konstante (Newtonsches Abkühlungsgesetz) und Ermittlung der Neutralisationswärmen ein- und mehrbasiger Säuren verschiedener Konzentration)

Oberflächenspannung (Bestimmung des Kapillarradius eines Blasendruck-Tensiometers. Bestimmung des Einflusses der Kettenlänge und der Position der polaren Gruppe auf die Oberflächenspannung. Bestimmung der Oberflächenspannung unterschiedlich stark konzentrierter Tensidlösungen, Ermittlung der kritischen Micellbildungskonzentration (cmc). Bestimmung der Temperaturabhängigkeit der Oberflächenspannung von Wasser, EÖTVÖS-Konstante)

Leistungsnachweis:
316 - Physikalische Chemie<ul><li>316 - Physikalische Chemie: Klausur schriftlich</li><li>815 - Verpflichtende Studienleistung Laborpraktikum: Physikalische Chemie: Fachtheoretisch-fachpraktische Studienleistung</li></ul>
ECTS-Kreditpunkte:
1
Weitere Informationen aus Stud.IP zu dieser Veranstaltung
Heimatinstitut: Universität Hamburg (UniHH)
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.