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
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Einführung in Medizintechnische Systeme (HÜ)
Subtitle:
Diese Lehrveranstaltung ist Teil des Moduls: Einführung in Medizintechnische Systeme
Semester:
SoSe 24
Course type:
Exercise
Course number:
lv1876_s24
Lecturer:
Alexander Schlaefer
Description:

- Bildgebende Systeme
- Assistenzsysteme im OP
- Medizintechnische Sensorsysteme
- Medizintechnische Informationssysteme
- Regulatorische Rahmenbedingungen
- Standards in der Medizintechnik
Durch problembasiertes Lernen erfolgt die Vertiefung der Methoden aus der Vorlesung. Dies erfolgt in Form von Gruppenarbeit. 

Performance accreditation:
300 - Einführung in Medizintechnische Systeme<ul><li>300 - Einführung in Medizintechnische Systeme: Klausur schriftlich</li></ul><br>301 - Einführung in Medizintechnische Systeme<ul><li>300 - Einführung in Medizintechnische Systeme: Klausur schriftlich</li><li>700 - Verpflichtende Studienleistung Einführung in Medizintechnische Systeme - Schriftliche Ausarbeitung: schriftliche Ausarbeitung</li><li>701 - Verpflichtende Studienleistung Einführung in Medizintechnische Systeme - Referat: Referat</li></ul>
ECTS credit points:
1
Stud.IP informationen about this course:
Home institute: Institut für Medizintechnische und Intelligente Systeme (E-1)
Registered participants in Stud.IP: 70
Postings: 5
Documents: 41

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.