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
Mikrobiologie (VL)
Untertitel:
Diese Lehrveranstaltung ist Teil des Moduls: Biochemie und Mikrobiologie
Semester:
SoSe 24
Veranstaltungstyp:
Vorlesung (Lehre)
Veranstaltungsnummer:
lv881_s24
DozentIn:
Prof. Dr. Johannes Gescher
Beschreibung:

1. Die prokaroytische Zelle

  • Evolution
  • Taxonomie und besondere Merkmale von Archaea, Bacteria und Viren
  • Struktur und Merkmale der Zelle
  • Wachstum

2. Stoffwechsel

  • Gärungen und anaerobe Atmung
  • Methanogenese und die anaerobe Atmungskette
  • Polymerabbau
  • Chemolithotrophie

3. Mikroorganismen und ihre Umwelt

  • Chemotaxis und Beweglichkeit
  • Kreislauf von Kohlenstoff, Stickstoff und Schwefel
  • Biofilme
  • Symbiontische Beziehungen
  • Extremophile
  • Biotechnologie


Leistungsnachweis:
315 - Biochemie und Mikrobiologie<ul><li>315 - Biochemie und Mikrobiologie: Klausur schriftlich</li></ul>
ECTS-Kreditpunkte:
2
Weitere Informationen aus Stud.IP zu dieser Veranstaltung
Heimatinstitut: Institut für Technische Mikrobiologie (V-7)
In Stud.IP angemeldete Teilnehmer: 3

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.