Simon Stock

M.Sc.
Research Assistant

Contact

Simon Stock, M. Sc.
E-6 Elektrische Energietechnik
  • Elektrische Energietechnik
Office Hours
Jederzeit
Harburger Schloßstraße 36,
21079 Hamburg
Building HS36, Room C3 0.006
Phone: +49 40 42878 2378
Logo

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
Module - Water Protection and Wastewater Management
Untertitel:
Module: Water Protection
Semester:
WiSe 23/24
Veranstaltungstyp:
sonstige (Lehre)
Veranstaltungsnummer:
lv226_w23
DozentIn:
Prof. Dr. Ing. Ralf Otterpohl, Sumbal Tasawwar, M. Sc, M. Sc Lukas Huhn, Dr. Dorothea Rechtenbach
Beschreibung:
This is the StudIP entity for the whole module. Both, lectures and seminar will be handled here.
Voraussetzungen:
<ul><li>Basic knowledge in water management;</li><li>Good knowledge in urban drainage;<br /></li><li>Good knowledge of wastewater treatment techniques;</li><li>Good knowledge of pollutants (e.g. COD, BOD, TS, N, P) and their properties;</li></ul>
Leistungsnachweis:
Presentation
ECTS-Kreditpunkte:
6
Weitere Informationen aus Stud.IP zu dieser Veranstaltung
Heimatinstitut: Institut für Abwasserwirtschaft u. Gewässerschutz (B-2)
In Stud.IP angemeldete Teilnehmer: 39
Anzahl der Dokumente im Stud.IP-Downloadbereich: 38

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.