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IEET > Staff > Research Assistants > Simon Stock, M.Sc.

Simon Stock

M.Sc.
Research Assistant

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

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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

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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
Thermische Biomassenutzung (PR)
Untertitel:
Diese Lehrveranstaltung ist Teil des Moduls: Ausgewählte Themen des Umweltingenieurwesens, Bioenergie
Semester:
WiSe 23/24
Veranstaltungstyp:
Praktikum (Lehre)
Veranstaltungsnummer:
lv2386_w23
DozentIn:
Prof. Dr.-Ing. Martin Kaltschmitt, Dr. Marvin Scherzinger
Beschreibung:

Die Versuche des Praktikums verdeutlichen die unterschiedlichen Aspekte der Wärmegewinnung aus biogenen Festbrennstoffen. Dazu werden zunächst unterschiedliche Biomassen (wie z.B. Holz, Stroh oder landwirtschaftliche Reststoffe) untersucht; hierbei liegt der Schwerpunkt auf dem Heiz- und Brennwert der Biomasse. Weiterhin wird die verwendete Biomasse pelletiert, die Pelleteigenschaften analysiert und ein Verbrennungsversuch an einer Pellet-Einzelraumfeuerung durchgeführt. Dabei werden die gasförmigen und festen Schadstoffemissionen, besonders der entstehende Feinstaub, gemessen und in einem weiteren Versuch die Zusammensetzung des Feinstaubes untersucht. Ein weiterer Schwerpunkt des Praktikums liegt auf der Betrachtung von Optionen zur Reduzierung des Feinstaubes aus der Biomasseverbrennung. Im Praktikum wird eine Methode zur Feinstaubreduzierung erarbeitet und getestet. Alle Versuche werden ausgewertet und die Ergebnisse vorgestellt.

Innerhalb des Laborpraktikums diskutieren die Studierenden verschiedene technischwissenschaftliche Aufgabenstellungen, sowohl fachspezifisch und fachübergreifend. Sie
sprechen verschiedene Lösungsansätze der Aufgabenstellung durch und beraten über die theoretische oder praktische Umsetzung.
Leistungsnachweis:
606 - Bioenergie<ul><li>606 - Bioenergie: Klausur schriftlich</li></ul><br>m1294-2022 - Bioenergie<ul><li>606 - Bioenergie: Klausur schriftlich</li><li>vl395-2022 - Verpflichtende Studienleistung Laborpraktikum Thermische Biomassenutzung: Fachtheoretisch-fachpraktische Studienleistung</li></ul><br>m1294-2023 - Bioenergie<ul><li>606 - Bioenergie: Klausur schriftlich</li><li>vl395-2022 - Verpflichtende Studienleistung Laborpraktikum Thermische Biomassenutzung: Fachtheoretisch-fachpraktische Studienleistung</li><li>vl450-2023 - Freiwillige Studienleistung Kolloquium Biokraftstoffverfahrenstechnik: Referat</li></ul><br>tm2386 - Thermische Biomassenutzung (Laborpraktikum)<ul><li>p1805-2022 - Thermische Biomassenutzung: schriftliche Ausarbeitung</li></ul><br>tm2386 - Thermische Biomassenutzung (Laborpraktikum)<ul><li>p1805-2023 - Thermische Biomassenutzung: schriftliche Ausarbeitung</li></ul>
ECTS-Kreditpunkte:
1
Weitere Informationen aus Stud.IP zu dieser Veranstaltung
Heimatinstitut: Institut für Umwelttechnik u. Energiewirtschaft (V-9)
In Stud.IP angemeldete Teilnehmer: 15
Anzahl der Dokumente im Stud.IP-Downloadbereich: 10

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.

TU Hamburg
Institute of Electrical Power and Energy Technology (ieet) E-6
Prof. Dr.-Ing. Christian Becker
Harburger Schloßstraße 36
21079 Hamburg
E-mail : ieet(at)tuhh.de
Phone : +49 40 42878 3213
Fax : +49 40 42878 2382
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