Simon Stock

M.Sc.
Research Assistant

Contact

Simon Stock, M. Sc.
E-6 Elektrische Energietechnik
  • Elektrische Energietechnik
Office Hours
Jederzeit
Harburger Schloßstraße 22a,
21079 Hamburg
Building HS22a, Room 2.002
Phone: +49 40 42878 2378
Logo

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
link to course in Stud.IP Studip_icon
Hochfrequenztechnik (PR)
Subtitle:
Diese Lehrveranstaltung ist Teil des Moduls: Hochfrequenztechnik
Semester:
WiSe 23/24
Course type:
Practical Course
Course number:
lv575_w23
Lecturer:
Prof. Dr. Alexander Kölpin, M. Sc Nico Weiß
Description:

- Antennen: Berechnungsgrundlagen - Kenngrößen - Verschiedene Antennenformen

- Funkwellenausbreitung

- Sender: Leistungserzeugung mit Röhren - Sendeverstärker

- Empfänger: Vorverstärker - Überlagerungsempfang - Empfangsempfindlichkeit - Rauschen

- Ausgewählte Systembeispiele


Performance accreditation:
615 - Hochfrequenztechnik<ul><li>615 - Hochfrequenztechnik: Klausur schriftlich</li><li>850 - Verpflichtende Studienleistung Laborpraktikum Hochfrequenztechnik: Fachtheoretisch-fachpraktische Studienleistung</li></ul>
ECTS credit points:
1
Stud.IP informationen about this course:
Home institute: Institut für Hochfrequenztechnik (E-3)
Registered participants in Stud.IP: 2

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.