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
zur Veranstaltung in Stud.IP Studip_icon
Module: Rural Development and Resources Oriented Sanitation for different Climate Zones (SE)
Untertitel:
This course is the module: Rural Development and Resources Oriented Sanitation for different Climate Zones
Semester:
WiSe 23/24
Veranstaltungstyp:
Seminar (Lehre)
Veranstaltungsnummer:
lv942_w23
DozentIn:
Prof. Dr. Ing. Ralf Otterpohl, M. Sc Lukas Huhn
Beschreibung:


  • Central part of thismodule is a group work on a subtopic of thelectures. The focus of these projects will be based on an interview with a targetaudience, practitioners or scientists.
  • The group work is dividedinto several Milestones and Assignments. The outcome willbe presented in a final presentation at the end of the semester.



Leistungsnachweis:
627 - Rural Development and Resources Oriented Sanitation for different Climate Zones<ul><li>627 - Rural Development and Resources Oriented Sanitation for different Climate Zones: Subject theoretical and practical work</li></ul>
ECTS-Kreditpunkte:
6
Weitere Informationen aus Stud.IP zu dieser Veranstaltung
Heimatinstitut: Institut für Abwasserwirtschaft u. Gewässerschutz (B-2)
In Stud.IP angemeldete Teilnehmer: 47
Anzahl der Dokumente im Stud.IP-Downloadbereich: 61

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.