Simon Stock

M.Sc.
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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
Simulation von Transport- und Umschlagsystemen (VL)
Untertitel:
Diese Lehrveranstaltung ist Teil des Moduls: Simulation von Transport- und Umschlagssystemen
Semester:
WiSe 23/24
Veranstaltungstyp:
Vorlesung (Lehre)
Veranstaltungsnummer:
lv1352_w23
DozentIn:
Prof. Dr. Carlos Jahn, Nicole Nellen, M. Sc, Andreas Mohr, M. Sc.
Beschreibung:

Die Vorlesung thematisiert dieSimulation außerbetrieblicher Logistiksysteme. Der Fokus liegt somit auf derBetrachtung logistischer Abläufe zwischen Unternehmen oder auf Umschlagssystemen,wie zum Beispiel Häfen oder einzelnen Terminals.

Im ersten Teil der Vorlesungwerden den Studierenden zunächst Grundkenntnisse über außerbetrieblicheLogistiksysteme und die Vorteile der Nutzung von Simulationen zu derenDarstellung vermittelt. Anschließend werden ein Überblick über bestehendeSimulationsarten und -programme gegeben und Beispiele für existierendeSimulationsmodelle logistischer Systeme in Wissenschaft und Praxis gezeigt.Dazu werden einige Simulationsmodelle exemplarisch vorgeführt.

Im zweiten Teil der Vorlesungerlernen die Studierenden selbstständig den grundsätzlichen Umgang mit derSimulationssoftware Plant Simulation®. Dafür erhalten sie theoretischeErläuterungen der allgemeinen Funktionsweise des Simulationstools, welche durchden Einsatz von umfangreichen, interaktiven Beispielen weiter anwendungsnah vertieft werden. Parallelbieten fünf aufeinander aufbauende Übungsaufgaben den Studierenden dieMöglichkeit, erlernte Vorlesungsinhalte in Kleingruppen umzusetzen. DieAufgaben können sowohl während der betreuten Vorlesungszeiten als auch zuanderen Zeitpunkten bearbeitet werden.

Diese erlernten Kenntnisse sindim dritten Teil im Zuge einer Gruppenarbeit anzuwenden. Die Studierenden werdenin Gruppen aufgeteilt, die anschließend jeweils eine relevante Problemstellungaus dem Bereich der (außerbetrieblichen) logistischen Systeme mittels Simulationbearbeiten sollen. Für die Bearbeitung ist den Studierenden ein definierterZeitraum vorgegeben. Während dieser Zeit steht zu den Vorlesungsterminen immer mindestenseine Person für Fragen und Anregungen zur Verfügung. Die Ergebnisse der Gruppenarbeitsind in einem Simulationsbericht zu dokumentieren und nach Beendigung derBearbeitungszeit abzugeben. Abschließend stellen die einzelnen Gruppen die vonihnen bearbeiteten Problemstellungen und ihre Ergebnisse im Rahmen einerPräsentation vor.

Leistungsnachweis:
300 - Simulation von Transport- und Umschlagssystemen<ul><li>300 - Simulation von Transport- und Umschlagssystemen: Fachtheoretisch-fachpraktische Arbeit</li></ul><br>m1070 - Simulation von Transport- und Umschlagssystemen<ul><li>p695 - Simulation von Transport- und Umschlagssystemen: Fachtheoretisch-fachpraktische Arbeit</li><li>vl273 - Freiwillige Studienleistung Simulation von Transport- und Umschlagssystemen - Fachtheoretisch-fachpraktische Studienleistung: Fachtheoretisch-fachpraktische Studienleistung</li></ul>
ECTS-Kreditpunkte:
2
Weitere Informationen aus Stud.IP zu dieser Veranstaltung
Heimatinstitut: Institut für Maritime Logistik (W-12)
In Stud.IP angemeldete Teilnehmer: 21
Anzahl der Postings im Stud.IP-Forum: 11
Anzahl der Dokumente im Stud.IP-Downloadbereich: 19

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.