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
Architectures and Algorithms for Deep-Learning Acceleration
Semester:
WiSe 23/24
Veranstaltungstyp:
Vorlesung (Lehre)
DozentIn:
Prof. Dr.-Ing. Görschwin Fey, M. Sc. Lutz Schammer, Dr. Lennart Bamberg
Beschreibung:
Teaching Person: Dr. Lennart Bamberg (NXP Semiconductors, Hamburg) Dr. Bamber is a Senior Principal AI/ML Architect at NXP Semiconductors in Hamburg, Germany. He is involved in research and design of the most recent architectures for accelerating machine learning applications. Content: Students get a first-hand insight into most recent architectures and advances for hardware acceleration in machine learning. Without such acceleration, newest developments would not be affordable as standard hardware is too power-hungry and does not deliver the computational performance needed.
Bereichseinordnung:
Studiendekanat Elektrotechnik, Informatik und Mathematik
Weitere Informationen aus Stud.IP zu dieser Veranstaltung
Heimatinstitut: Institut für Eingebettete Systeme (E-13)
In Stud.IP angemeldete Teilnehmer: 80
Anzahl der Dokumente im Stud.IP-Downloadbereich: 12

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.