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
Numerische Methoden in der Biomechanik (SE)
Untertitel:
Diese Lehrveranstaltung ist Teil des Moduls: Ausgew.Themen Medizininge (12LP), Ausgew.Themen Medizininge (6LP), Ausgewählte Themen des Mediziningenieurwesens - Variante A (6 LP), Ausgewählte Themen des Mediziningenieurwesens - Variante B (12 LP)
Semester:
SoSe 24
Veranstaltungstyp:
Seminar (Lehre)
Veranstaltungsnummer:
lv1583_s24
DozentIn:
Michael Morlock
Beschreibung:
  • Vorkenntnisse aus „ Diskretisierungsmethoden derMechanik“ sind empfohlen
  • Ein Überblick über die gängigsten numerischenVerfahren im Bereich der Biomechanik und Medizintechnik wird vermittelt.
  • Grundkenntnissen aus verschiedenen Disziplinen(Mechanik, Mathematik, Programmierung…) werden kombiniert um eine geschlosseneBeispielfragestellung zu beantworten
  • Die Vorlesung umfasst analytische Ansätze,rheologische Modelle und Finite Elemente Methoden
  • Die vermittelten theoretischen Ansätze werden imLaufe der Vorlesung und im Rahmen von Hausaufgaben in praktische Übungenangewandt.
  • Der kritische Blick auf die Möglichkeiten undLimitationen der Modellrechnung im Bereich humaner Anwendungen wird geschult.
Leistungsnachweis:
690 - Ausgew.Themen Medizininge (6LP)<ul><li>600 - Strömungsmechanik II: Klausur schriftlich</li><li>605 - Technologie keramischer Werkstoffe: Klausur schriftlich</li><li>611 - Six Sigma Methodik im Qualitätsmanagement: Klausur schriftlich</li><li>615 - Die hierarchischen Materialien der Natur: Klausur schriftlich</li><li>640 - Einführung in Wellenleiter, Antennen und Elektromagnetische Verträglichkeit: mündlich</li><li>640 - Numerische Methoden in der Biomechanik: Klausur schriftlich</li><li>670 - Seminar Mediziningenieurwesen: Referat</li><li>800 - Entwicklung und Zulassung von Implantaten: Klausur schriftlich</li><li>800 - Experimentelle Methoden der Materialcharakterisierung: Klausur schriftlich</li><li>805 - Systemsimulation: schriftlich oder mündlich</li></ul><br>691 - Ausgew.Themen Medizininge (12LP)<ul><li>600 - Strömungsmechanik II: Klausur schriftlich</li><li>605 - Technologie keramischer Werkstoffe: Klausur schriftlich</li><li>611 - Six Sigma Methodik im Qualitätsmanagement: Klausur schriftlich</li><li>615 - Die hierarchischen Materialien der Natur: Klausur schriftlich</li><li>640 - Einführung in Wellenleiter, Antennen und Elektromagnetische Verträglichkeit: mündlich</li><li>640 - Numerische Methoden in der Biomechanik: Klausur schriftlich</li><li>670 - Seminar Mediziningenieurwesen: Referat</li><li>800 - Entwicklung und Zulassung von Implantaten: Klausur schriftlich</li><li>800 - Experimentelle Methoden der Materialcharakterisierung: Klausur schriftlich</li><li>805 - Systemsimulation: schriftlich oder mündlich</li></ul><br>tm1583 - Numerische Methoden in der Biomechanik (Seminar)<ul><li>640 - Numerische Methoden in der Biomechanik: Klausur schriftlich</li></ul>
ECTS-Kreditpunkte:
3
Weitere Informationen aus Stud.IP zu dieser Veranstaltung
Heimatinstitut: Institut für Biomechanik (M-3)
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.