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
Fertigungstechnik (VL)
Untertitel:
Diese Lehrveranstaltung ist Teil des Moduls: Fertigungstechnik
Semester:
SoSe 24
Veranstaltungstyp:
Vorlesung (Lehre)
Veranstaltungsnummer:
lv610_s24
DozentIn:
Prof. Dr.-Ing. Jan Dege, Prof. Dr.-Ing. Claus Emmelmann, Alexander Brouschkin, Malte Flehmke, Dirk Herzog, Dr.-Ing. Dirk Herzog, M. Sc Mohammad Karim Asami, Sebastian Schibsdat
Beschreibung:
  • Spanen mit geometrisch unbestimmter Schneide (Schleifen, Honen, Läppen)
  • Einführung in die Abtragtechnik
  • Einführung in die Strahlverfahren
  • Einführung in das Urformen (Gießen, Pulvermetallurgie, Faserverbundherstellung)
  • Einführung in die Lasertechnik
  • Verfahrensvarianten und Grundlagen der Laserfügetechnik
Leistungsnachweis:
325 - Fertigungstechnik<ul><li>325 - Fertigungstechnik: Klausur schriftlich</li></ul>
ECTS-Kreditpunkte:
2
Weitere Informationen aus Stud.IP zu dieser Veranstaltung
Heimatinstitut: Institut für Produktionsmanagement u. -technik (M-18)
In Stud.IP angemeldete Teilnehmer: 283
Anzahl der Postings im Stud.IP-Forum: 58
Anzahl der Dokumente im Stud.IP-Downloadbereich: 50

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.