Simon Stock

M.Sc.
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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
Causal Data Science for Business Analytics (Module)
Untertitel:
Module "Causal Data Science for Business Analytics" consisting of the two courses "Causal Data Science" and "Business Analytics with Causal Data Science"
Semester:
SoSe 24
Veranstaltungsart:
Module
Veranstaltungstyp:
Vorlesung (Lehre)
Veranstaltungsnummer:
lv3095_s24
DozentIn:
Prof. Dr. Christoph Ihl, Oliver Mork
Beschreibung:
Module "Causal Data Science for Business Analytics" consisting of the two courses "Causal Data Science" and "Business Analytics with Causal Data Science". All further information can be found on the module website: https://www.startupengineer.io/_courses/causal_ds/
TeilnehmerInnen:
Module "Causal Data Science for Business Analytics" consisting of the two courses "Causal Data Science" and "Business Analytics with Causal Data Science". All further information can be found on the module website: https://www.startupengineer.io/_courses/causal_ds/
ECTS-Kreditpunkte:
6
Weitere Informationen aus Stud.IP zu dieser Veranstaltung
Heimatinstitut: Institut für Unternehmertum (W-11)
In Stud.IP angemeldete Teilnehmer: 86
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.