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
Statistical Models (VL)
Untertitel:
This course is part of the module: Statistical Models
Semester:
SoSe 24
Veranstaltungstyp:
Vorlesung (Lehre)
Veranstaltungsnummer:
lv3116_s24
DozentIn:
Prof. Dr. Matthias Schulte, Nihat Ay, Melina Wienkamp, Imke Christiane Bartscher, Daniela Gascon Bosqued, Ruslan Maktaew
Beschreibung:

Linear models and regression:

- Linear regression

- Nonlinear regression

- Logistic and Poisson regression

- Generalised linear models

Graphical Models and Causality:

- Conditional independence statements

- Hammersley-Clifford theorem

- Gibbs sampling

- Bayesian networks

- Causal inference

- Markov random fields

- Graphical and hierarchical models

- Applications  

Leistungsnachweis:
m1870-2023 - Statistical Models<ul><li>p1902-2023 - Statistical Models: Klausur schriftlich</li></ul>
ECTS-Kreditpunkte:
4
Weitere Informationen aus Stud.IP zu dieser Veranstaltung
Heimatinstitut: Institut für Mathematik (E-10)
beteiligte Institute: Institut für Data Science Foundations (E-21)
In Stud.IP angemeldete Teilnehmer: 135
Anzahl der Dokumente im Stud.IP-Downloadbereich: 24

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.