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
Energieeffizienz in eingebetteten Systemen (HÜ)
Untertitel:
Diese Lehrveranstaltung ist Teil des Moduls: Energieeffizienz in eingebetteten Systemen
Semester:
WiSe 23/24
Veranstaltungstyp:
Übung (Lehre)
Veranstaltungsnummer:
lv2871_w23
DozentIn:
Ulf Kulau, Lucas Bublitz
Beschreibung:

In der Hörsaalübung werden die in der Vorlesung gelehrten theoertischen Grundlagen vertieft. Dies geschiet durch vertiefende Diskussion relevanter Asekte, aber auch durch Rechenbeispiele, bei denen ein tiefergehendes verständnis zu der thematik der Energieefizienz in eingebeteten Systemen eröangt wird. Übungsaufgaben werden im Vorfeld verteilt und Lösungen in der Hörsaalübung vorgestellt. Inhalte der Übung sind wie folgt:

  • Grundlagen und Berechnung von verlustleistung auf Halbleitern
  • Verlustleistung von CMOS am Beispiel eines Inverters
  • Einfluss des Aktivitätsfaktors und externer Komponenten
  • DVS und Scheduling
  • Evaluation zur Darstellung des Nutzen von Undervolting
  • Aspekte des Energy-Harvesting (MPPT)
Leistungsnachweis:
m1749-2022 - Energieeffizienz in eingebetteten Systemen<ul><li>p1731-2022 - Energieeffizienz in eingebetteten Systemen: mündlich</li></ul>
ECTS-Kreditpunkte:
1
Weitere Informationen aus Stud.IP zu dieser Veranstaltung
Heimatinstitut: Institut für Smart Sensors (E-EXK3)
In Stud.IP angemeldete Teilnehmer: 2

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.