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
Seminare.EIM: Übersicht SoSe24
Semester:
SoSe 24
Veranstaltungstyp:
Seminar (Lehre)
DozentIn:
Marco Wolkner, Dominik Schallmoser, Alexander Schlaefer, Prof. Dr. Alexander Kölpin, Dr.Ing- Koojana Kuladinithi, Prof. Dr. Hoc Khiem Trieu, Dr. Timo Lipka, Prof. Dr. Matthias Schulte, Prof. Dr. Stefan Schulte, Simon Campese, Prof. Dr. Matthias Mnich, M. Sc., Annika Eichler, Jannis Lübsen, M. Sc, Sibylle Fröschle, Prof. Dr. Sibylle Renate Schupp, Dr. Marcus Venzke, Prashant Batra, Dr. rer. nat. Pradeep Banerjee, Dr. Manfred Eppe, Prof. Dr. Bernd-Christian Renner, Prof. Dr. Martin Kliesch, Prof. Dr. Sohan Lal, Prof. Dr. Antoine Mottet
Bereichseinordnung:
Studiendekanat Elektrotechnik, Informatik und Mathematik
Weitere Informationen aus Stud.IP zu dieser Veranstaltung
Heimatinstitut: Studiendekanat Elektrotechnik, Informatik und Mathematik (E)
In Stud.IP angemeldete Teilnehmer: 186
Anzahl der Dokumente im Stud.IP-Downloadbereich: 25

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.