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
Laborpraktikum: Labor-, Mess-, Steuer- und Regelungstechnik - Versuch 1
Untertitel:
Genauigkeitsuntersuchung eines Delta-Roboters
Semester:
WiSe 23/24
Veranstaltungstyp:
Praktikum (Lehre)
DozentIn:
MSR-Labor IFPT (Dr.-Ing. Martin Gomse), Zsolt Kallai, M. Sc., Jil Eltgen, M. Sc., Felix Geiger, Marvin Höhner
Beschreibung:
Inhalt Versuch 1: Genauigkeitsuntersuchung eines Delta-Roboters: Im Laufe des Versuchs wird die Genauigkeit eines Delta-Roboters durch 3 Übungen überprüft. Die erste Aufgabe konzentriert sich auf die Online-/Offline-Programmierung des Roboters. Die zweite Aufgabe behandelt die Sensorkalibrierung. In der dritten Aufgabe wird der Radius einer Kugel mit drei verschiedenen Messmethoden ermittelt. Vor dem Beginn des Versuchs findet eine Überprüfung der Kenntnisse statt, welche bestanden werden muss, um am restlichen Versuch teilnehmen zu können.
Voraussetzungen:
Verständnis für alle im Versuchsskript behandelten Themen
Bereichseinordnung:
Studiendekanat Maschinenbau
Studienbereich Allgemeine Ingenieurwissenschaften (AIW)
Studienbereich Energie- und Umwelttechnik (EUT)
Sonstiges:
Die Laborreihe hat in diesem Semester 4 Versuche. Die weiteren Versuche finden Sie unter:
V2: https://e-learning.tuhh.de/studip/dispatch.php/course/details?sem_id=cfdcc2c3939f4c75ec95a10ca3628ad7&again=yes
V3: https://e-learning.tuhh.de/studip/dispatch.php/course/details?sem_id=7966658e06960856c3fe81abbd0558bb&again=yes
V4: https://e-learning.tuhh.de/studip/dispatch.php/course/details?sem_id=7e05f78a29cc65236a3f97f920249653&again=yes
Weitere Informationen aus Stud.IP zu dieser Veranstaltung
Heimatinstitut: Institut für Flugzeug-Produktionstechnik (M-23)
beteiligte Institute: Institut für Mechatronik im Maschinenbau (M-4)
In Stud.IP angemeldete Teilnehmer: 134
Anzahl der Postings im Stud.IP-Forum: 3
Anzahl der Dokumente im Stud.IP-Downloadbereich: 4

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.