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
Biologische und Biochemische Grundlagen (VL)
Untertitel:
Diese Lehrveranstaltung ist Teil des Moduls: Biologische und Biochemische Grundlagen
Semester:
WiSe 23/24
Veranstaltungstyp:
Vorlesung (Lehre)
Veranstaltungsnummer:
lv2900_w23
DozentIn:
Prof. Dr. Johannes Gescher
Beschreibung:

In der Vorlesung lernen wir die Grundmerkmale vonOrganismen aller Reiche des Lebens kennen. Dazu gehört die Zellbiologie wieauch die Zellphysiologie. Wir verstehen die energetischen Grundlagen lebenderSysteme und die Vielfalt an möglichen metabolischen Lebenskonzepten. Aus diesenGrundgesetzmäßigkeiten heraus soll verständlich werden, wie und welchem Umfangeine Anwendung und genetische Umprogrammierung von Organismen für die Anwendungerfolgen kann.

Leistungsnachweis:
m1761-2022 - Biologische und Biochemische Grundlagen<ul><li>p1754-2022 - Biologische und Biochemische Grundlagen: Klausur schriftlich</li><li>vl398-2022 - Verpflichtende Studienleistung Biologische und Biochemische Grundlagen - Praktikum: Referat</li></ul>
ECTS-Kreditpunkte:
2
Weitere Informationen aus Stud.IP zu dieser Veranstaltung
Heimatinstitut: Institut für Technische Mikrobiologie (V-7)
In Stud.IP angemeldete Teilnehmer: 115
Anzahl der Dokumente im Stud.IP-Downloadbereich: 33

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.