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
Regenerative Energien II (VL)
Untertitel:
Diese Lehrveranstaltung ist Teil des Moduls: Regenerative Energien
Semester:
SoSe 24
Veranstaltungstyp:
Vorlesung (Lehre)
Veranstaltungsnummer:
lv2741_s24
DozentIn:
Prof. Dr.-Ing. Martin Kaltschmitt
Beschreibung:

Diese Vorlesungbeinhaltet alle Optionen zur Energiebereitstellung aus Biomasse; diesinkludiert eine Bereitstellung von Wärme, Strom und Kraftstoffen. Dazu wirdzuerst auf die jeweilige Biomasseressource und dessen Entstehung eingegangen.Anschließend wird die Biomassebereitstellung adressiert, mit der die Brückezwischen den Biomasseanfall und der Nutzung geschlagen wird. Anschließend wirdauf die unterschiedlichen Konversionsoptionen eingegangen. Dabei werden nur dieOptionen vertieft dargestellt, die am Markt in Deutschland und Europa eineentsprechende Bedeutung haben. Dies beinhaltet

(a) eineWärmeerzeugung aus biogenen Festbrennstoffen in Klein- und Großanlagen

(b) eineStromerzeugung aus fester Biomasse über die Verbrennung

(c) eineBiogaserzeugung aus Rückständen, Nebenprodukten und Abfällen,

(d) eineAlkoholerzeugung aus Zucker und Stärke

(e) eineBiodieselerzeugung aus pflanzlichen Ölen.

Besonders eingegangenwird auch auf die entsprechenden Umweltaspekte. Auch erfolgt eine ökonomischeEinordnung der verschiedenen Optionen.

Leistungsnachweis:
m1715-2021 - Regenerative Energien<ul><li>p1660-2021 - Regenerative Energien: Klausur schriftlich</li></ul>
ECTS-Kreditpunkte:
2
Weitere Informationen aus Stud.IP zu dieser Veranstaltung
Heimatinstitut: Institut für Umwelttechnik u. Energiewirtschaft (V-9)
In Stud.IP angemeldete Teilnehmer: 100
Anzahl der Dokumente im Stud.IP-Downloadbereich: 10

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.