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
Qualifizierungsprogramm Forschendes Lernen - Lehrgang 5
Semester:
unbegrenzt
Veranstaltungstyp:
sonstige (Lehre)
DozentIn:
Ulrike Bulmann, Dr. Dorothea Ellinger
Beschreibung:
Eine vorrangige Aufgabe der Technischen Universität Hamburg (TUHH) ist es, Studierende zeitgemäß für die berufliche Ingenieurpraxis zu qualifizieren und zur Forschung in technischen Fächern zu befähigen. Dies kann am besten gestaltet werden, wenn die Lehre von Beginn an forschungsbezogen ausgerichtet ist. Doch wie können die Lehrenden ihre Veranstaltungen so durchführen, dass die Studierenden fachspezifisch forschen lernen? Das vom Präsidium der TUHH initiierte Qualifizierungsprogramm „Forschendes Lernen an der TUHH“ stellt diese Frage in den Mittelpunkt. Es richtet sich gezielt an die wissenschaftlichen Mitarbeiterinnen und Mitarbeiter, die am Beginn ihrer Karriere in Forschung und Lehre stehen. Seit 2015 startet das einjährige Programm in halbjährlichem Turnus und wird vom Zentrum für Lehre und Lernen (ZLL) durchgeführt.
Bereichseinordnung:
Studiendekanat Gewerblich-Technische Wissenschaften
Weitere Informationen aus Stud.IP zu dieser Veranstaltung
Heimatinstitut: ZB Zentrum für Lehre und Lernen (ZLL)
In Stud.IP angemeldete Teilnehmer: 11
Anzahl der Postings im Stud.IP-Forum: 34
Anzahl der Dokumente im Stud.IP-Downloadbereich: 31

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.