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
Wärmekraftwerke (HÜ)
Untertitel:
Diese Lehrveranstaltung ist Teil des Moduls: Wärmekraftwerke
Semester:
WiSe 23/24
Veranstaltungstyp:
Übung (Lehre)
Veranstaltungsnummer:
lv210_w23
DozentIn:
Dr. Eur-Ing. Stylianos Rafailidis, Dr. Lars Wiese
Beschreibung:

Im 1. Teil der Veranstaltung wird ein Übersicht über Strömungsmaschinen und Wärmekraftanlagen angeboten. Dies beinhaltet die Themen:

  • Energiebilanz einer Strömungsmaschine, thermische Turbomaschinen
  • Theorie der Turbinen- und Verdichterstufe
  • Gleich- und Überdruckbeschaufelung
  • Strömungsverluste
  • Kennzahlen
  • axiale und radiale Bauart
  • Konstruktionselemente
  • hydraulische Strömungsmaschinen
  • Pumpen- und Wasserturbinenbauarten
  • Dampfkraftanlagen
  • Gasturbinenanlagen
  • Dieselmotorenanlagen
  • Abwärmenutzung

und mündet im 2. Teil in die spezialisierten Themen der Wärmekraftwerkstechnik:

  • Strombedarf, Prognosen
  • Thermodynamische Grundlagen
  • Energieumwandlungen im Kraftwerk
  • Kraftwerkstypen
  • Aufbau des Kraftwerkblockes
  • Einzelelemente des Kraftwerks
  • Kühlsysteme
  • Rauchgasreinigungsanlagen
  • Kenndaten des Kraftwerks
  • Werkstoffprobleme
  • Kraftwerkstandorte

Auf Umweltauswirkungen wegen Versauerung, Feinstaub- oder CO2-emissionenebenso wie auf den klimatischen Einfluss wird insbesondere eingegangen. DieAnforderungen auf den Betrieb aus der Kombination konventionellerWärmkraftwerke mit fluktuierenden erneuerbaren Energiequellen werden diskutiertund technische Lösungen zur Sicherstellung der Versorgungssicherheit und derNetzstabilität präsentiert, unter Betrachtung auch vonWirtschaftlichkeitskriterien. Dabei wird auch insbesondere der Blick auf die Umwelt- undKlimaverträglichkeit der einzelnen Optionen gelenkt, sodass ein Bewusstsein fürdie Verantwortung des eigenen Handelns entstehen und das potenzielle Ausmaß ausunterschiedlichen Lösungsansätzen ersichtlich werden kann.

Im Rahmen der Übung lernen die Studierenden die Nutzung der spezialisierten Software EBSILON ProfessionalTM kennen. Dabeiwerden Aufgaben selbstständig in Kleingruppen am PC gelöst, um Aspekte derAuslegung von Kraftwerkskreisläufen zu veranschaulichen. Die Studierendenpräsentieren ihre Lösungen mündlich und können im Anschluss Fragen stellen undFeedback erhalten. Die Erbringung der studienbegleitenden Leistung wirkt sichpositiv auf die Endnote der Studierenden aus.

Leistungsnachweis:
310 - Wärmekraftwerke<ul><li>310 - Wärmekraftwerke: Klausur schriftlich</li></ul><br>m639 - Wärmekraftwerke<ul><li>p361 - Wärmekraftwerke: Klausur schriftlich</li><li>vl268 - Freiwillige Studienleistung Wärmekraftwerke - Testate: Testate</li><li>vl268-2022 - Freiwillige Studienleistung Wärmekraftwerke - Testate: Referat</li><li>vl269 - Freiwillige Studienleistung Wärmekraftwerke - Übungsaufgaben: Übungsaufgaben</li><li>vl393-2022 - Freiwillige Studienleistung Wärmekraftwerke - Gruppenarbeit: Gruppendiskussion</li><li>vl396-2022 - Freiwillige Studienleistung Wärmekraftwerke - Gruppenarbeit: schriftliche Ausarbeitung</li></ul>
ECTS-Kreditpunkte:
1
Weitere Informationen aus Stud.IP zu dieser Veranstaltung
Heimatinstitut: Institut für Energietechnik (M-5)
In Stud.IP angemeldete Teilnehmer: 38
Anzahl der Dokumente im Stud.IP-Downloadbereich: 9

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.