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
link to course in Stud.IP Studip_icon
Computability and Complexity Theory (VL + GÜ)
Subtitle:
Diese Lehrveranstaltung ist Teil des Moduls: Berechenbarkeit und Komplexität
Semester:
SoSe 24
Course style:
Lecture + Tutorials
Course type:
Lecture
Course number:
lv166_s24
Lecturer:
Prof. Dr. Martin Kliesch
Description:
This course focuses on limitations of computation.
Pre-requisites:
Recommended: Discrete Algebraic Structures + Automata Theory, Logic, and Formal Language Theory
Learning organisation:
Lecture + Tutorial classes
Performance accreditation:
Computability and Complexity Theory: written exam There is the possibility to collect bonus point for the exam by solving problem sheets.
Miscellaneous:
The lecture roughly follows the relevant chapters from the book "Theory of Computation" by M. Sipser
ECTS credit points:
6
Stud.IP informationen about this course:
Home institute: Institut für Quantum Inspired and Quantum Optimization (E-25)
Registered participants in Stud.IP: 142
Postings: 13
Documents: 15

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.