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
Fortgeschrittenenpraktikum Materialwissenschaften (PR)
Untertitel:
Diese Lehrveranstaltung ist Teil des Moduls: Fortgeschrittenenpraktikum Materialwissenschaften
Semester:
SoSe 24
Veranstaltungstyp:
Praktikum (Lehre)
Veranstaltungsnummer:
lv1653_s24
DozentIn:
Prof. Dr. Jörg Weißmüller, Prof. Dr. Bodo Fiedler, Prof. Dr. Gerold Schneider, Patrick Huber
Beschreibung:

Versuch 1: Aktuatoren für moderne Kraftstoffeinspritzsysteme - Synthese undEigenschaften eines bleifreien Modellaktuators

Experimentelle Arbeitspakete: Charakterisierung der Größenverteilung desAusgangspulvers und Verarbeitung zu einem Grünkörper durch kalt-isostatisches Pressen;Charakterisierung der Kristallographie und Phase über Röntgenbeugung.Charakterisierung der Permittivität und der Potenzial-Dehnungs-Isothermen; Messungvon Dichte und Korngröße; Messung der Bruchzähigkeit über Indentationsverfahren.

Versuch 2: Auswirkungen von Schädigungen in Faserverbundwerkstoffen aufderen Restfestigkeit

Experimentelle Arbeitspakete: Herstellung von Probeplatten imPrepreg/Autoklav-Verfahren; Schadenseinbringung mittels Fallgewicht, Analyseder Schlagschäden mittels Ultraschall; Prüfung der Restfestigkeit derProbeplatten im Druckversuch

Versuch 3: Aktuatorik mit nanoporösen Metallen

Experimentelle Arbeitspakete: metallurgische Herstellung derAusgangslegierung durch Erschmelzen im Lichtbogenofen; Umwandlung in einennanoporösen Körper durch elektrochemische Legierungskorrosion; elektrochemischeCharakterisierung, insbesondere hinsichtlich des spezifischen Flächeninhalt undder Strukturgröße; Charakterisierung der elektrochemischen Aktorik durch in-situDilatometrie in elektrochemischer Umgebung unter Ausnutzung der Mechanismen derElektrokapillarität

Versuch 4: Fluidtransport durch nanoporöse Membranen

Experimentelle Arbeitspakete: Anpassung eines Laserinterferometers an denVersuch; Justage des Interferometers; Dokumentation der optischen Signaturwährend des Kapillarsteigens von Wasser in einer Membran aus nanoporösemSilizium

Versuch 5: Mikro- und Nanostrukturanalyse mittels Elektronenmikroskopie

Experimentelle Arbeitspakete: Slice-and-View-Tomographie mittels fokussiertem Ionenstrahl und 3D-Rekonstruktion; Zusammensetzungs- und Phasenanalyse im Rasterelektronenmikroskop; Nanoskalige Gefüge- und Kristallstrukturuntersuchung im Transmissionselektronenmikroskop






Leistungsnachweis:
650 - Fortgeschrittenenpraktikum Materialwissenschaften<ul><li>650 - Fortgeschrittenenpraktikum Materialwissenschaften: schriftliche Ausarbeitung</li></ul>
ECTS-Kreditpunkte:
6
Weitere Informationen aus Stud.IP zu dieser Veranstaltung
Heimatinstitut: Institut für Werkstoffphysik und Werkstofftechnologie (M-22)
beteiligte Institute: Institut für Keramische Hochleistungswerkstoffe (M-9), Institut für Kunststoffe u. Verbundwerkstoffe (M-11), Institut für Material- und Röntgenphysik (M-2), Betriebseinheit Elektronenmikroskopie (M-26)
In Stud.IP angemeldete Teilnehmer: 33
Anzahl der Dokumente im Stud.IP-Downloadbereich: 7

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.