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
Laborpraktikum: Labor-, Mess-, Steuer- und Regelungstechnik - Versuch 4
Untertitel:
Regelung eines Delta-Roboters zum Platzieren von Objekten auf einer bewegten Plattform
Semester:
WiSe 23/24
Veranstaltungstyp:
Praktikum (Lehre)
DozentIn:
MSR-Labor IFPT (Dr.-Ing. Martin Gomse), Zsolt Kallai, M. Sc., Jil Eltgen, M. Sc., Felix Geiger
Beschreibung:
Inhalt Versuch 4: Ziel der Aufgabe ist es die Parallelkinematik zu befähigen Objekte zu finden, zu greifen und auf einer bewegten Plattform abzulegen. Hierzu ist der Endeffektor der Kinematik mit einem optischen Sensor (Kamera) ausgestattet, dessen Eigenschaften im Versuch V3 erarbeitet wurden. Darauf aufbauend soll die Kinematik nun befähigt werden der bewegten Plattform zu folgen. Hierzu ist eine Positionsregelung zu erarbeiten und zu implementieren. Ist die Regelung auf geeignete Weise eingestellt, sollen Objekte auf der bewegten Plattform abgelegt werden.
Voraussetzungen:
Verständnis für alle im Versuchsskript behandelten Themen
Bereichseinordnung:
Studiendekanat Maschinenbau
Studienbereich Allgemeine Ingenieurwissenschaften (AIW)
Studienbereich Energie- und Umwelttechnik (EUT)
Sonstiges:
Die Laborreihe hat in diesem Semester 4 Versuche. Die weiteren Versuche finden Sie unter:
V1: https://e-learning.tuhh.de/studip/dispatch.php/course/details?sem_id=21f53738c62afab64e58d9d0e9db2e2f&again=yes
V2: https://e-learning.tuhh.de/studip/dispatch.php/course/details?sem_id=cfdcc2c3939f4c75ec95a10ca3628ad7&again=yes
V3: https://e-learning.tuhh.de/studip/dispatch.php/course/details?sem_id=7966658e06960856c3fe81abbd0558bb&again=yes
Weitere Informationen aus Stud.IP zu dieser Veranstaltung
Heimatinstitut: Institut für Flugzeug-Produktionstechnik (M-23)
beteiligte Institute: Institut für Mechatronik im Maschinenbau (M-4)
In Stud.IP angemeldete Teilnehmer: 130
Anzahl der Postings im Stud.IP-Forum: 4
Anzahl der Dokumente im Stud.IP-Downloadbereich: 4

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.