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
Applied Statistics (GÜ)
Untertitel:
Diese Lehrveranstaltung ist Teil des Moduls: Angewandte Statistik für Ingenieure, Applied Statistics
Semester:
WiSe 23/24
Veranstaltungstyp:
Übung (Lehre)
Veranstaltungsnummer:
lv1585_w23
DozentIn:
Michael Morlock, Julius Böttcher, M. Sc, Katja Glismann, M. Sc, Prof. Dr. Matthias Schulte
Beschreibung:

Anhand vonpraktischen Fragestellungen werden die wichtigsten statistischen Verfahrenangewendet und gleichzeitig in die Benutzung der kommerziell am häufigsteneingesetzten Software eingeführt und deren Benutzung geübt.

Leistungsnachweis:
600 - Angewandte Statistik für Ingenieure<ul><li>600 - Angewandte Statistik für Ingenieure: Klausur schriftlich</li></ul><br>601 - Angewandte Statistik für Ingenieure<ul><li>600 - Angewandte Statistik für Ingenieure: Klausur schriftlich</li><li>801 - Verpflichtende Studienleistung Angewandte Statistik für Ingenieure - Schriftliche Ausarbeitung: schriftliche Ausarbeitung</li></ul><br>m1173-2022 - Applied Statistics<ul><li>p888-2022 - Applied Statistics: Klausur schriftlich</li></ul>
ECTS-Kreditpunkte:
1
Weitere Informationen aus Stud.IP zu dieser Veranstaltung
Heimatinstitut: Institut für Biomechanik (M-3)
In Stud.IP angemeldete Teilnehmer: 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.