Simon Stock

M.Sc.
Research Assistant

Contact

Simon Stock, M. Sc.
E-6 Elektrische Energietechnik
  • Elektrische Energietechnik
Office Hours
Jederzeit
Harburger Schloßstraße 36,
21079 Hamburg
Building HS36, Room C3 0.006
Phone: +49 40 42878 2378
Logo

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
Einführung in die Fachdidaktik der Ingenieurwissenschaften (SE) [BA]
Untertitel:
Diese Lehrveranstaltung ist Teil des Moduls: Nichttechnische Angebote im Bachelor
Semester:
SoSe 24
Veranstaltungstyp:
Seminar (Lehre)
Veranstaltungsnummer:
lv1081_s24
DozentIn:
Prof. Christian Kautz, Ph.D.
Beschreibung:



Lernumgebungen, Aktivierende Lehrformen 
Methoden, Ergebnisse und Implikationen der empirischen Fachdidaktik
Konzeptuelles Verständnis und Fehlvorstellungen in Grundlagenveranstaltungen,
Untersuchungen zu Lernverhalten, -motivation und -einstellungen     
Vorbereitung von Gruppenübungen in den unterstützten Grundlagenveranstaltungen
Problem-Based Learning
Berücksichtung von Lerntypen in der ingenieurwissenschaftlichen Lehre
Prüfungen
Leistungsnachweis:
tm1081 - Einführung in die Fachdidaktik der Ingenieurwissenschaften (Seminar)<ul><li>p387 - Einführung in die Fachdidaktik der Ingenieurwissenschaften: Fachtheoretisch-fachpraktische Arbeit</li></ul>
ECTS-Kreditpunkte:
2
Weitere Informationen aus Stud.IP zu dieser Veranstaltung
Heimatinstitut: NTA - Nicht-technisches Angebot (0-NTA)
beteiligte Institute: ZB Zentrum für Lehre und Lernen (ZLL)
In Stud.IP angemeldete Teilnehmer: 11

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.