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
link to course in Stud.IP Studip_icon
Intelligent Systems in Medicine (PS)
Subtitle:
This course is part of the module: Intelligent Systems in Medicine
Semester:
WiSe 23/24
Course type:
Seminar
Course number:
lv334_w23
Lecturer:
Alexander Schlaefer
Description:

- methods for search, optimization,  planning,  classification, regression and prediction in a clinical context
- representation of medical knowledge
- understanding challenges due to clinical and patient related data and data acquisition
The students will work in groups to apply the methods introduced during the lecture using problem based learning.


Performance accreditation:
600 - Intelligent Systems in Medicine<ul><li>600 - Intelligent Systems in Medicine: Klausur schriftlich</li></ul><br>601 - Intelligent Systems in Medicine<ul><li>600 - Intelligent Systems in Medicine: Klausur schriftlich</li><li>800 - Intelligent Systems in Medicine - Written Essay: schriftliche Ausarbeitung</li><li>801 - Intelligent Systems in Medicine - Presentation: Presentation</li></ul>
ECTS credit points:
2
Stud.IP informationen about this course:
Home institute: Institut für Medizintechnische und Intelligente Systeme (E-1)
Registered participants in Stud.IP: 56
Postings: 10
Documents: 40

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.