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
Affordable product challenge
Untertitel:
Modul: Forschungsprojekt Verfahrenstechnik
Semester:
WiSe 23/24
Veranstaltungstyp:
PBL -Projekt-/problembasierte Lehrveranstaltung (Lehre)
Veranstaltungsnummer:
lv1829_w23
DozentIn:
Prof. Dr. Stefan Heinrich, Prof. Dr. Stefan Palzer, MBA
Beschreibung:
The challenge includes the development of an affordable product and will be conducted in cooperation with company Nestlé. The aim is that students develop in small groups of five people a novel concept as well as a physical prototype. Details and requirements will be presented within the first meeting. Information on food product development will be provided and the students have the chance to use the Nestlé creative food lab in the Institute of Solids Process Engineering and Particle Technology.
Voraussetzungen:
Master student of process engineering with the module "Forschungsprojekt Verfahrenstechnik" in the course scheme
Leistungsnachweis:
Final presentation about the developed snack and the way of development
ECTS-Kreditpunkte:
6
Weitere Informationen aus Stud.IP zu dieser Veranstaltung
Heimatinstitut: Institut für Feststoffverfahrenstechnik und Partikeltechnologie (V-3)
In Stud.IP angemeldete Teilnehmer: 9
Anzahl der Dokumente im Stud.IP-Downloadbereich: 1

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.