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
link to course in Stud.IP Studip_icon
Industrial Process Automation (GÜ)
Subtitle:
This course is part of the module: Industrial Process Automation
Semester:
WiSe 23/24
Course type:
Exercise
Course number:
lv345_w23
Lecturer:
Alexander Schlaefer
Description:

- foundations of problem solving and system modeling, discrete event systems
- properties of processes, modeling using automata and Petri-nets
- design considerations for processes (mutex, deadlock avoidance, liveness)
- optimal scheduling for processes
- optimal decisions when planning manufacturing systems, decisions under uncertainty
- software design and software architectures for automation, PLCs

Performance accreditation:
605 - Industrial Process Automation<ul><li>605 - Industrial Process Automation: Klausur schriftlich</li></ul><br>606 - Industrial Process Automation<ul><li>605 - Industrial Process Automation: Klausur schriftlich</li><li>805 - Industrial Process Automation - Exercises: Excercises</li></ul><br>m633 - Industrial Process Automation<ul><li>p106 - Industrial Process Automation: Klausur schriftlich</li><li>vl19 - Industrial Process Automation - Exercises: Excercises</li></ul>
ECTS credit points:
3
Stud.IP informationen about this course:
Home institute: Institut für Medizintechnische und Intelligente Systeme (E-1)
Registered participants in Stud.IP: 98
Postings: 17
Documents: 1

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.