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
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Robotics and Navigation in Medicine (PS)
Subtitle:
This course is part of the module: Robotics and Navigation in Medicine
Semester:
SoSe 24
Course type:
Seminar
Course number:
lv338_s24
Lecturer:
Alexander Schlaefer
Description:

- kinematics
- calibration
- tracking systems
- navigation and image guidance
- motion compensation
The seminar extends and complements the contents of the lecture with respect to recent research results.


Performance accreditation:
610 - Robotics and Navigation in Medicine<ul><li>610 - Robotics and Navigation in Medicine: Klausur schriftlich</li></ul><br>611 - Robotics and Navigation in Medicine<ul><li>610 - Robotics and Navigation in Medicine: Klausur schriftlich</li><li>811 - Compulsory Course Work Robotics and Navigation in Medicine - Written Essay: schriftliche Ausarbeitung</li><li>812 - Compulsory Course Work Robotics and Navigation in Medicine - Presentation: Presentation</li></ul>
ECTS credit points:
2
Stud.IP informationen about this course:
Home institute: Institut für Medizintechnische und Intelligente Systeme (E-1)
Registered participants in Stud.IP: 21
Postings: 10
Documents: 14

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.