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
Strategisches Produktions- und Logistikmanagement
Untertitel:
Modul: Produktions- und Logistikmanagement
Semester:
WiSe 23/24
Veranstaltungstyp:
PBL -Projekt-/problembasierte Lehrveranstaltung (Lehre)
Veranstaltungsnummer:
lv1089_w23
DozentIn:
Prof. Dr. Dr. h. c. Wolfgang Kersten, Marc Stunz, M.A., M.Sc. Lasse Bo Ladewig, M.Sc. Beverly Lege, M. Sc. Lyn Zenner
Beschreibung:
  • Identifikation von Aufgabenschwerpunkten und Gestaltungsfeldern des Produktions- und Logistikmanagements
  • Berücksichtigung aktueller Herausforderungen bei der Formulierung der Produktions- und Logistikstrategie
  • Charakterisierung, Entwicklung und Analyse geeigneter Wettbewerbsstrategien
  • Produktion und Logistik als Wettbewerbsfaktor
  • Identifikation und Gestaltung von Entscheidungsfeldern der Produktionsstrategie (Fertigungstiefenstrategie, Technologiestrategie, Standortstrategie, Kapazitätsstrategie) im Unternehmenskontext
  • Verstehen internationaler Rahmenbedingungen bei der Entwicklung einer Produktions- und Logistikstrategie
  • Vermittlung unterschiedlicher Rollen und Gestaltungsaspekte eines Global Manufacturing Footprint
  • Beurteilung der Produktions- und Logistikstrategien verschiedener Branchen und Unternehmen
  • Vermittlung vertiefender Kenntnisse von Konzepten des Produktions- und Logistikmanagements
  • Vermittlung vertiefender Kenntnisse von Lean Management und verwandten Konzepten; wesentliche Ziele und Maßnahmen; Einfluss von Lean auf Produktions- und Logistikstrategien
  • Analyse des Einflusses der Digitalisierung auf Produktions- und Logistikstrategien
  • Vorstellung und Diskussion aktueller Forschungsergebnisse im Produktions- und Logistikmanagement
  • Integration umfangreicher Problem-Based-Learning Einheiten zur Bearbeitung vorlesungsrelevanter Fallbeispiele;  gemeinsame Erarbeitung und Entwicklung von Problemlösungsvorschlägen im Rahmen der interkulturellen Teamarbeit; Aufbereitung der Ergebnisse mit Hilfe moderner Präsentationsmedien


Voraussetzungen:
<p>Grundlagen der Betriebswirtschaftslehre</p><p><br />Die zum erfolgreichen Absolvieren dieses Moduls erforderlichen Vorkenntnisse werden im Rahmen eines E-Learning-Angebots vermittelt. Einen Zugang sowie weitere Informationen zu dem zugehörigen Online-Lernmodul erhalten die Studierenden bei ihrer Einschreibung.<br /></p>
Leistungsnachweis:
Klausur
ECTS-Kreditpunkte:
4
Weitere Informationen aus Stud.IP zu dieser Veranstaltung
Heimatinstitut: Institut für Logistik und Unternehmensführung (W-2)
In Stud.IP angemeldete Teilnehmer: 94
Anzahl der Dokumente im Stud.IP-Downloadbereich: 31

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.