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
Regenerative Energien I (VL)
Untertitel:
Diese Lehrveranstaltung ist Teil des Moduls: Regenerative Energien
Semester:
SoSe 24
Veranstaltungstyp:
Vorlesung (Lehre)
Veranstaltungsnummer:
lv2740_s24
DozentIn:
Prof. Dr.-Ing. Martin Kaltschmitt
Beschreibung:

DiesesModul beinhaltet die Darstellung des erneuerbaren Energieangebots sowie eineDiskussion der jeweiligen Techniken zur Bereitstellung der gewünschten End-bzw. Nutzenergie. Konkret inkludiert dies die Möglichkeiten zur Sonnenenergienutzungzur Wärme- und Stromerzeugung (d. h. passive Sonnenenergienutzung,Solarkollektoren zur Niedertemperaturwärmebereitstellung, solarthermischeStromerzeugung, photovoltaische Stromerzeugung), die Nutzung Windenergie zurStromerzeugung (d. h. Onshore- und Offshore-Windkraftnutzung), die Wasserkraftnutzungzur Stromerzeugung (d. h. Lauf- und Speicherwasserkraft), die Nutzung der Meeresenergiezur Stromerzeugung (u. a. Gezeitenkraftwerke) und die Nutzung der Geothermie zurWärme- und Stromerzeugung (d. h. Nutzung der oberflächennahen Nutzung mittelsWärmepumpen, Nutzung der tiefen Geothermie zur Wärme- und/oder Stromerzeugung).

Leistungsnachweis:
m1715-2021 - Regenerative Energien<ul><li>p1660-2021 - Regenerative Energien: Klausur schriftlich</li></ul>
ECTS-Kreditpunkte:
2
Weitere Informationen aus Stud.IP zu dieser Veranstaltung
Heimatinstitut: Institut für Umwelttechnik u. Energiewirtschaft (V-9)
In Stud.IP angemeldete Teilnehmer: 138
Anzahl der Dokumente im Stud.IP-Downloadbereich: 11

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.