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
Grundlagen des Klimawandels und dessen Auswirkungen (VL)
Untertitel:
Diese Lehrveranstaltung ist Teil des Moduls: Auswirkung & Minderung des Klimawandels
Semester:
SoSe 24
Veranstaltungstyp:
Vorlesung (Lehre)
Veranstaltungsnummer:
lv2749_s24
DozentIn:
unbekannte Lehrperson
Beschreibung:

Lehrinhalte:

Die Vorlesung gibt eine umfangreicheEinführung in die Grundlagen des Menschen verursachten Klimawandels. Dabeiwerden wichtige Konzepte wie der Strahlungshaushalt der Erde, derTreibhauseffekt, sowie die verschiedenen Erdsystemkomponenten (z.B. Atmosphäre,Hydrosphäre, Kryosphäre, Biosphäre) im Zusammenhang mit dem Klimawandelerläutert. Grundlagen der Klimamodellierung und Klimaszenarien werden erklärt. Erkenntnisseaus den Sachstandsberichten des Weltklimarates werden in Bezug auf die beobachtetenund modelbasierten physikalischen Klimaveränderungen sowie deren Auswirkungenauf verschiedenen Erdsystemkomponenten vermittelt. Des Weiteren werden dieAuswirkungen des globalen und regionalen Klimawandels auf die Gesellschaft (z.B.Landwirtschaft, Infrastruktur, Energie) aufgezeigt und vor allem auf die Veränderungenund Auswirkungen von Wetter- und Klimaextremen eingegangen. Im letzten Teil derVorlesung werden die aktuellen globalen und nationalen Klimaschutzziele imZusammenhang mit möglichen Szenarien, Optionen und Herausforderungen zurReduktion der globalen Erwärmung erläutert und diskutiert. Dabei wird aufKonzepte wie „net-zero“ Emissionen und negative Emissionen eingegangen mit wichtigenAuswirkungen auf die Entwicklung von neuen Technologien.

Lernziel:

Grundlegende Kenntnisse über den durch denMenschen verursachten Klimawandel, und wie man Klimaveränderungen modelliert,sowie deren Auswirkungen auf verschiedene Bereiche der Umwelt und derGesellschaft, und die Möglichkeiten und Konsequenzen für verschiedene Sektoren,die angestrebten Klimaziele (Reduktion der globalen Erwärmung) zu erreichen.

Struktur:

  1. Einführung Klimawandel/Klimasachstandsberichte
  2. Das Klimasystem
  3. Beobachteter Klimawandel
  4. Klimavariabilität
  5. Klimamodelle
  6. Klimaszenarien
  7. Physikalische Klimaveränderungenunter verschiedenen Szenarien
  8. Auswirkungen des Klimawandels aufverschiedene Regionen und Sektoren
  9. Wetter -und Klimaextreme
  10. Klimarisiko und -anpassung
  11. Szenarien, Optionen undHerausforderungen zur Reduktion der globalen Erwärmung
  12. Climate Engineering
  13. Nachhaltigkeit und Klimawandel
  14. Klimaquizz und Diskussion
Leistungsnachweis:
m1719-2021 - Auswirkung & Minderung des Klimawandels<ul><li>p1665-2021 - Auswirkung & Minderung des Klimawandels: Klausur schriftlich</li></ul>
ECTS-Kreditpunkte:
2
Weitere Informationen aus Stud.IP zu dieser Veranstaltung
Heimatinstitut: Universität Hamburg (UniHH)
In Stud.IP angemeldete Teilnehmer: 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.