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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

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

Reinforcement learning based coordination of virtual inertia provision from inverter-dominated distribution grids
Stock, Simon; Babazadeh, Davood; Hund, Philipp; Becker, Christian
32nd IEEE International Symposium on Industrial Electronics (ISIE 2023)
Publisher DOI
Bayesian physics-informed neural networks for robust system identification of power systems
Stock, Simon; Stiasny, Jochen; Babazadeh, Davood; Becker, Christian; Chatzivasileiadis, Spyros J.
IEEE Belgrade PowerTech (2023)
Publisher DOI

2022

Modelling the influence of virtual inertia in distribution systems on frequency stability
Hund, Philipp; Stock, Simon; Babazadeh, Davood; Becker, Christian
IEEE Power and Energy Student Summit 2022 and Power Electronics Student Summit: (2022)
Application of physics-based graph convolutional network in real-time state estimation of under-determined distribution grids
Stock, Simon; Dressel, Markus; Babazadeh, Davood; Becker, Christian
IEEE PES Innovataive Smart Grid Technologies Europe, ISGT Europe (2022)
Publisher DOI
Interconnected network protection systems - the basis for the reliable and safe operation of distribution grids with a high penetration of renewable energies and electric vehicles
Lorenz, Matthias; Pletzer, Tobias Markus; Schuhmacher, Malte; Sowa, Torsten; Dahms, Michael; Stock, Simon; Babazadeh, Davood; Becker, Christian; Jaeger, Johann; Lorz, Tobias; Dahlmanns, Markus; Fink, Ina Berenice; Wehrle, Klaus; Ulbig, Andreas; Linnartz, Philipp; Selimaj, Antigona; Offergeld, Thomas
CIRED Porto Workshop 2022: 548-552 (2022)
Publisher DOI
Real-time inertia estimation in an inverter-dominated distribution grid using a physics-informed recurrent neural network
Plant, Rebecca; Stock, Simon; Babazadeh, Davood; Becker, Christian
CIRED Porto Workshop 2022: 1403 (2022)
Publisher DOI

2021

Applications of artificial intelligence in distribution power system operation
Stock, Simon; Babazadeh, Davood; Becker, Christian
IEEE Access 9 : 150098-150119 (2021-11)
Open Access | Publisher DOI
A Modified Branch-Current Based Algorithm for Fast Low Voltage Distribution Grid State Estimation using Smart Meter Data
Ipach, Hanko; Stock, Simon; Becker, Christian
Von Komponenten bis zum Gesamtsystem fur die Energiewende (ETG-Kongress 2021)

Courses

Stud.IP

zur Veranstaltung in Stud.IP

Einführung in die Nachrichtentechnik und ihre stochastischen Methoden (B.Sc.)

Untertitel:

Diese Lehrveranstaltung ist Teil des Moduls: Einführung in die Nachrichtentechnik und ihre stochastischen Methoden

Semester:

WiSe 23/24

Veranstaltungstyp:

Vorlesung (Lehre)

Veranstaltungsnummer:

lv442_w23

DozentIn:

Gerhard Bauch, David Jonas Kopyto, PD Dr.-Ing. habil. Rainer Grünheid

Beschreibung:

Einführungin die Nachrichtentechnik
OpenSystems Interconnection (OSI) Referenzmodell
Komponenteneines digitalen Kommunikationssystems
Grundlagen der Signal- und Systemtheorie
- Analogeund digitale Signale
- Prinzip der Analog-Digital-Wandlung (A/D)
- Deterministischeund zufällige Signale
- Leistungund Energie von Signalen
- Linearezeitinvariante Systeme (LTI-Systeme)
- Quadratur-Amplituden-Modulation(QAM)
Einführungin die Stochastik
Wahrscheinlichkeits-Theorie
- Zufallsexperimente
- Wahrscheinlichkeitsmodell, Wahrscheinlichkeitsraum,Ereignisraum
- Definitionenvon Wahrscheinlichkeit
  - Wahrscheinlichkeitnach Bernoulli/Laplace
  - Wahrscheinlichkeitnach van Mises, relative Häufigkeit
  - Bertrand’sParadoxon
  - AxiomatischeDefinition von Wahrscheinlichkeit nach Kolmogorov
  - Wahrscheinlichkeitdisjunkter und nicht-disjunkter Ereignisse
  - Venn-Diagramme
- Kontinuierlicheund diskrete Zufallsvariablen
  - Wahrscheinlichkeitsdichtefunktion(probability density function (pdf)), Wahrscheinlichkeitsverteilungsfunktion(cumulativedistribution function (cdf))
  - Erwartungswert,Mittelwert, Median, quadratischer Erwartungswert, Varianz, Standardabweichung,höhere Momente
  - Beispielefür Wahrscheinlichkeitsverteilungen (Bernoulli-Verteilung, Zweipunktverteilung,Gleichverteilung, Gauß-Verteilung (Normalverteilung), Rayleigh-Verteilung,etc.)
- MehrereZufallsvariablen
  - BedingteWahrscheinlichkeit, Verbundwahrscheinlichkeit
  - BedingteWahrscheinlichkeitsdichtefunktion, Verbundwahrscheinlichkeitsdichtefunktion
  - Satzvon Bayes
  - Korrelationskoeffizient
  - ZweidimensionaleGaussverteilung
  - Statistischunabhängige, unkorrelierte und orthogonale Zufallsvariablen
  - Unabhängige,identisch verteilte Zufalssvariablen (independent identically distributed (iid)random variables)
  - Eigenschaftenvon Erwartungswert und Varianz
  - Kovarianz
  - Wahrscheinlichkeitsdichtefunktionund Wahrscheinlichkeitsverteilungsfunktion der Summe statistisch unabhängigerZufallsvariablen
  - ZentralerGrenzwertsatz
- Wahrscheinlichkeitsdichtefunktionen bei derDatenübertragung
Zeitkontinuierlicheund zeitdiskrete Zufallsprozesse
- Beispielefür Zufallsprozesse
- Scharmittelwertund Zeitmittelwert
- ErgodischeZufallsprozesse
- QuadratischerMittelwert und Varianz
- Wahrscheinlichkeitsdichtefunktion (pdf) und Wahrscheinlichkeitsverteilungsfunktion(cdf)
- Verbundwahrscheinlichkeitsdichtefunktion (pdf)und Verbundwahrscheinlichkeitsverteilungsfunktion (cdf)
- Statistisch unabhängige, unkorrelierte undorthogonale Zufallsprozesse
- StationäreZufallsprozesse
- Korrelationsfunktionen: Autocorrelationsfunktion,Kreuzkorrelationsfunktion, mittlere Autokorrelationsfunktion nicht-stationärer Zufallsprozesse,Autokorrelations- und Kreuzkorrelationsfunktion stationärer Zufallsprozesse,Autokovarianzfunktion, Kreuzkovarianzfunktion
- Autocorrelationsmatrix,Kreuzkkorrelationsmatrix, Autokovarianzmatrix, Kreuzkovarianzmatrix
- Pseudo-noise Sequenzen, Anwendungsbeispiel: Codemultiplex(code division multiple access (CDMA))
- Autocorrelationsfunktion, Leistungsdichtespektrum(power spectral density (psd)), Signalleistung, Einstein-Wiener-Khintchine Beziehungen
- Weißesgaußsches Rauschen
Filterung von Zufallssignalen durch LTI-Systeme
- Transformation der Wahrscheinlichkeitsdichtefunktion
- Transformationdes Mittelwerts
- Transformation des Leistungsdichtespektrums
- Korrelationsfunktionen zwischen Eingangs- undAusgangssignal
- Filterungvon weißem gaußschem Rauschen
- Bandbegrenzung zur Begrenzung derRauschleistung
- Preemphaseund Deemphase
Kompandierung,mu-law, A-law
Funktionenvon Zufallsvariablen
- Transformation von Wahrscheinlichkeiten und derWahrscheinlichkeitsdichtefunktion
- Anwendung: Nicht-lineare Verstärker
Funktionenvon zwei Zufallsvariablen
- Wahrscheinlichkeitsdichtefunktion
- Beispiele: Rayleigh-Verteilung, Betrag einesOFDM-Signals, Betrag eines empfangenen Funksignals
Übertragungskanäle und Kanalmodelle
- Leitungsgebundene Kanäle: Telefonkabel,Koaxialkabel, Glasfaserkabel
- Funkkanäle:Fading-Kanäle, Unterwasserkanäle
- Frequenzselektiveund nicht-frequenzselektive Kanäle
- AWGN (additivewhite Gaussian noise) Kanal
- Signal- zu Rauschleistungsverhältnis (signal tonoise power ratio (SNR))
- Zeitdiskrete Kanalmodelle
- Zeitdiskrete gedächtnislose Kanäle (discretememoryless channels (DMC))
Analog-Digitalwandlung
- Abtastung
  - Abtasttheorem
- Pulsmodulation
  - Pulsamplitudenmodulation(pulse-amplitude modulation (PAM))
  - Pulsdauermodulation,Pulsbreitenmodulation (pulse-duration modulation (PDM), pulse-width modulation(PWM))
  - Puls-Pausenmodulation(pulse-position modulation (PPM))
  - Pulse-code-Modulation(PCM)
- Quantisierung
  - LineareQuantisierung, Midtread- und Midrise-Characteristik
  - Quantisierungsfehler,Quantisierungsrauschen
  - Signal-zu-Quantisierungsrauschleistungsverhältnis
  - NichtlineareQuantisierung, Kompressor-Charakteristik, mu-law, A-law
  - Sprachübertragung mit PCM
- DifferentiellePulse-Code-Modulation (DPCM)
  - LinearePrädiktion nach dem Minimum Mean Squared Error (MMSE) Kriterium
  - DPCM mitVorwärts- und Rückwärtsprädiktion
  - SNR-Gewinnvon DPCM über PCM
  - Delta-Modulation
Grundlagen der Informationstheorie undCodierung
- Definitionen von Information:Selbst-Informationsgehalt, Entropie
- BinäreEntropiefunktion
- Quellencodierungs-Theorem
- Quellencodierung:Huffman-Code
- Mutualinformation und Kanalkapazität
- Kanalkapazität des AWGN-Kanals und desAWGN-Kanals mit binärem Eingangssymbolalphabet
- Kanalcodierungs-Theorem
- Prinzipien der Kanalcodierung: Coderate undDatenrate, Hamming-Distanz, minimale Hamming-Distanz, Fehlererkennung undFehlerkorrektur
- Beispiele für Kanalcodes: Block-Codes und Faltungscodes,Wiederholungscode, Single Parity Check Code, Hamming-Code, Turbo-Codes
Kombinatorik
- Variationmit und ohne Zurücklegen
- Kombinationmit und ohne Zurücklegen
- Permutation,Permutation von Multisets
- Wordfehlerwahrscheinlichkeit linearer Block-Codes
Basisband-Übertragung
- Pulsformung:Non-return to zero (NRZ) Rechteck-Pulse, Manchester-Pulse, Raised-Cosine-Pulse,Wurzel-Raised-Cosine-Pulse, Gauss-Pulse
- Sendesignalenergie, mittlere Energie pro Symbol
- Leistungsdichtespektrum von Basisbandsignalen
- Bandbreite-Definitionen
- Bandbreiten-Effizienz,spektrale Effizienz
- Intersymbol-Interferenz(ISI)
- Ersteund zweite Nyquist-Bedingung
- Augendiagramme
- Empfangsfilter-Entwurf: SignalangepasstesFilter (Matched Filter)
- Matched-FilterEmpfänger und Korrelationsempfänger
- Wurzel-Nyquist-Pulsformung
- ZeitdiskretesAWGN-Kanalmodell
Maximuma Posteriori probability (MAP) und Maximum Likelihood (ML) Detektion
Bitfehlerwahrscheinlichkeit bei binärer Übertragungüber AWGN Kanäle mit antipodaler oder on-off-Signalisierung
Bandpass-Übertragung mit Trägermodulation
- Amplitudenmodulation,Frequenzmodulation, Phasenmodulation
- Linearedigitale Modulationsverfahren: On-off keying (OOK), phase-shift keying (PSK),amplitude shift keying (ASK), quadrature amplitude shift keying (QAM)

Leistungsnachweis:

300 - Einführung in die Nachrichtentechnik und ihre stochastischen Methoden<ul><li>300 - Einführung in die Nachrichtentechnik und ihre stochastischen Methoden: Klausur schriftlich</li></ul>

ECTS-Kreditpunkte:

6

Weitere Informationen aus Stud.IP zu dieser Veranstaltung

Heimatinstitut: Institut für Nachrichtentechnik (E-8)
In Stud.IP angemeldete Teilnehmer: 153
Anzahl der Postings im Stud.IP-Forum: 21

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.

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