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
Power-to-X Verfahren (HÜ)
Untertitel:
Diese Lehrveranstaltung ist Teil des Moduls: Power-to-X Verfahren
Semester:
SoSe 24
Veranstaltungstyp:
Übung (Lehre)
Veranstaltungsnummer:
lv2806_s24
DozentIn:
Jakob Albert, Dr. rer. nat. Maximilian Poller, M. Sc. Daniel Niehaus
Beschreibung:

In derHörsaalübung werden die Inhalte der Vorlesung weiter vertieft und in diepraktische Anwendung überführt. Dies geschieht anhand von Beispielsaufgaben ausder Praxis, die den Studierenden zur Verfügung gestellt werden. DieStudierenden sollen diese Aufgaben mit Hilfe des Vorlesungsstoffes eigenständigoder in Gruppen lösen. Die Lösung wird dann mit Studierenden unterwissenschaftlicher Anleitung diskutiert, wobei Aufgabenteile an der Tafelpräsentiert werden.

Leistungsnachweis:
m1737-2021 - Power-to-X Verfahren<ul><li>p1691-2021 - Power-to-X Verfahren: mündlich</li></ul>
ECTS-Kreditpunkte:
2
Weitere Informationen aus Stud.IP zu dieser Veranstaltung
Heimatinstitut: Universität Hamburg - Chemie (0-UNIHH-C)
In Stud.IP angemeldete Teilnehmer: 12
Anzahl der Dokumente im Stud.IP-Downloadbereich: 11

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.