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IEET > Staff > Research Assistants > Simon Stock, M.Sc.

Simon Stock

M.Sc.
Research Assistant

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Simon Stock, M. Sc.
E-6 Elektrische Energietechnik
  • Elektrische Energietechnik
Office Hours
Jederzeit
Harburger Schloßstraße 36,
21079 Hamburg
Building HS36, Room C3 0.006
Phone: +49 40 42878 2378
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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

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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

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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
Studienorientierung und -reflexion II (SE)
Untertitel:
Diese Lehrveranstaltung ist Teil des Moduls: Studienorientierung und -reflexion, Studienorientierung und -reflexion II
Semester:
SoSe 24
Veranstaltungstyp:
Seminar (Lehre)
Veranstaltungsnummer:
lv2300_s24
DozentIn:
Stefanie Preuß, Dipl.-Ing. Wibke Derboven
Beschreibung:

Die Studierenden werden angeleitet und unterstützt, umwesentliche Schlüsselkompetenzen in vier Bereichen zu entwickeln:

  • Sachkenntnisse über die Studiengänge undStrukturen der TUHH.
  • Befähigungzum Studieren: Es werden Kenntnisse zur Selbstorganisation, Zeitmanagement,Mitschriften- und Materialorganisation, Lerntechniken und Emotionsregulationvermittelt und in Teilen eingeübt.
  • Befähigungzum Reflektieren der im Orientierungsstudium gemachten Erfahrungen (Lehrveranstaltungenund Berufsfelderkundung) vor dem Hintergrund einer realistischenSelbsteinschätzung der Passung. Es werden Methoden der strukturiertenindividuellen Reflexion vermittelt und angewendet.
  • Befähigungeine fundierte Entscheidung zu treffen auf der Basis von
    •  Wissenüber ingenieurwissenschaftliche Studiengäng,
    •  Erfahrungenin den Lehrveranstaltungen sowie der Berufsfelderkundung und
    •  Selbstkenntnisvon Interessen, Stärken, Anstrengungsbereitschaft und Wünschen.

Methodisch werden drei Settings kombiniert:

  • Tutorengestützte Veranstaltungen zum Kennenlernen des Studierens an der TUHHund der Herausforderungen eines Studiums aus studentischer Sicht.
  • Vonden Lehrenden durchgeführte Veranstaltungen zu den Schlüsselkompetenzen: Studier-,Reflexions- und Entscheidungsfähigkeit (Input und Übung).
  • Vonden Lehrenden moderierte Veranstaltungen zur Motivations-, Passungs- undEntscheidungsklärung.
Leistungsnachweis:
m1469 - Studienorientierung und -reflexion<ul><li>p1387 - Studienorientierung und -reflexion: Fachtheoretisch-fachpraktische Arbeit</li></ul><br>m1469-2022 - Studienorientierung und -reflexion<ul><li>p1387 - Studienorientierung und -reflexion: Fachtheoretisch-fachpraktische Arbeit</li></ul><br>m1905-2023 - Studienorientierung und -reflexion II<ul><li>p1921-2023 - Studienorientierung und -reflexion II: Fachtheoretisch-fachpraktische Arbeit</li></ul>
ECTS-Kreditpunkte:
3
Weitere Informationen aus Stud.IP zu dieser Veranstaltung
Heimatinstitut: ZB Servicebereich Lehre u. Studium (SLS)
In Stud.IP angemeldete Teilnehmer: 31
Anzahl der Dokumente im Stud.IP-Downloadbereich: 9

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.

TU Hamburg
Institute of Electrical Power and Energy Technology (ieet) E-6
Prof. Dr.-Ing. Christian Becker
Harburger Schloßstraße 36
21079 Hamburg
E-mail : ieet(at)tuhh.de
Phone : +49 40 42878 3213
Fax : +49 40 42878 2382
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