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
zur Veranstaltung in Stud.IP Studip_icon
Einführung in das Chemie- und Bioingenieurwesen
Semester:
WiSe 23/24
Veranstaltungstyp:
Vorlesung (Lehre)
Veranstaltungsnummer:
lv2892
DozentIn:
Prof. Dr. Johannes Gescher, Prof. Dr. Andreas Liese, Dr. phil. Dipl.-Ing. Detlev Bieler, Florian Hagen, Prof. Dr.-Ing. Ralf Pörtner, Prof. Dr. Raimund Horn, Prof. Dr. Kerstin Kuchta, Dipl.-Ing., Prof. Dr. Michael Schlüter, Prof. Dr. Irina Smirnova, Prof. Dr. Pavel Gurikov, Dipl.-Chem., Prof. Dr. Mirko Skiborowski, Prof. Dr.-Ing. Martin Kaltschmitt, Prof. Dr. Alexander Penn, Prof. Dr. Stefan Heinrich, Dr. Miriam Edel, Felix Kexel, M. Sc
Beschreibung:
Die Veranstaltung verfolgt drei wichtige Ziele für die Ausbildung von Chemie- und Bioingenieur*innen. Die Dozent*innen der Verfahrenstechnik stellen anhand von Beispielen wie der Produktion von Penicillin oder dem Haber-Bosch-Prozess vor, wie mit Hilfe von verfahrenstechnischen Herangehensweisen und Methoden grüntechnische Prozesse entwickelt werden können und welche Entwicklungsstufen dabei durchschritten werden. Dabei stellen die Dozent*innen auch dar, wie mit Hilfe neuer Forschungsrichtungen und -ergebnisse solche Prozesse immer nachhaltiger gestaltet werden können. Darüber hinaus erlernen die Studierenden die Grundlage der wissenschaftlichen Literaturrecherche und wie damit ein neues Themengebiet erschlossen werden kann. Dabei wird auch vermittelt wie zwischen wissenschaftlichen und nichtwissenschaftlichen Quellen unterschieden werden kann. Schlussendlich erstellen die Studierenden eigene kurze wissenschaftliche Texte und lernen wie korrekt und sicher zitiert werden kann.
Bereichseinordnung:
Studiendekanat Verfahrenstechnik
Weitere Informationen aus Stud.IP zu dieser Veranstaltung
Heimatinstitut: Institut für Technische Mikrobiologie (V-7)
In Stud.IP angemeldete Teilnehmer: 128
Anzahl der Dokumente im Stud.IP-Downloadbereich: 35

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.