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IEET > Staff > Research Assistants > Tom Steffen, M.Sc.

Tom Steffen

M.Sc.
Research Assistant

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Tom Steffen, M. Sc.
E-6 Elektrische Energietechnik
  • Elektrische Energietechnik
Office Hours
Nach Vereinbarung
Harburger Schloßstraße 22a,
21079 Hamburg
Building HS22a, Room 2.015
Phone: +49 40 42878 2734
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Research Projects

EffiziEntEE
Efficient integration of high shares of renewable energies in technically and economically integrated energy systems

EffiziEntEE

Efficient integration of high shares of renewable energies in technically and economically integrated energy systems

Federal Ministry for Economic Affairs and Climate Action (BMWK); Duration: 2022 to 2025

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CyEntEE
I³-Lab Cyber Physical Energy Systems – Sustainability, Resilience and Economics

I³-Lab

CyEntEE

Cyber Physical Energy Systems – Sustainability, Resilience and Economics

Hamburg University of Technology (TUHH); Duration: 2020 to 2023

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Publications

TUHH Open Research (TORE)

2024

2023

2022

2021

Courses

Stud.IP
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Information Theory and Coding
Subtitle:
This course is part of the module: Information Theory and Coding
Semester:
SoSe 24
Course type:
Lecture
Course number:
lv436_s24
Lecturer:
Gerhard Bauch, Philipp Mohr, PD Dr.-Ing. habil. Rainer Grünheid
Description:
  • Introductionto information theory and coding
  • Definitionsof information: Self information, entropy
  • Binaryentropy function
  • Sourcecoding theorem
  • Entropyof continuous random variables: Differential entropy, differential entropy ofuniformly and Gaussian distributed random variables
  • Sourcecoding
    • Principlesof lossless source coding
    • Optimalsource codes
    • Prefixcodes, prefix-free codes, instantaneous codes
    • Morsecode
    • Huffmancode
    • Shannoncode
    • Boundson the average codeword length
    • Relativeentropy, Kullback-Leibler distance, Kullback-Leibler divergence
    • Crossentropy
    • Lempel-Zivalgorithm
    • Lempel-Ziv-Welch(LZW) algorithm
    • Textcompression and image compression using variants of the Lempel-Ziv algorithm
  • Channelmodels
    • AWGNchannel
    • Binary-inputAWGN channel
    • Binarysymmetric channel (BSC)
    • Relationshipbetween AWGN channel and BSC
    • Binaryerror and erasure channel (BEEC)
    • Binaryerasure channel (BEC)
    • Discretememoryless channels (DMC)
  • Definitionsof information for multiple random variables
    • Mutualinformation and channel capacity
    • Entropy,conditional entropy
    • Chainrules for entropy and mutual information
  • Channelcoding theorem
  • Channelcapacity of fundamental channels: BSC, BEC, AWGN channel, binary-input AWGNchannel etc.
  • Power-limitedvs. bandlimited transmission
  • Capacityof parallel AWGN channels
    • Waterfilling
    • Examples:Multiple input multiple output (MIMO) channels, complex equivalent basebandchannels, orthogonal frequency division multiplex (OFDM)
  • Source-channelcoding theorem, separation theorem
  • Multiuserinformation theory
    • Multipleaccess channel (MAC)
    • Broadcastchannel
    • Principlesof multiple access, time division multiple access (TDMA), frequency divisionmultiple access (FDMA), non-orthogonal multiple access (NOMA), hybrid multipleaccess
    • Achievablerate regions of TDMA and FDMA with power constraint, energy constraint, powerspectral density constraint, respectively
    • Achievablerate region of the two-user and K-user multiple access channels
    • Achievablerate region of the two-user and K user broadcast channels
    • Multiuserdiversity
  • Channelcoding
    • Principlesand types of channel coding
    • Coderate, data rate, Hamming distance, minimum Hamming distance, Hamming weight,minimum Hamming weight
    • Errordetecting and error correcting codes
    • Simpleblock codes: Repetition codes, single parity check codes, Hamming code, etc.
    • Syndromedecoding
    • Representationsof binary data
    • Non-binarysymbol alphabets and non-binary codes
    • Codeand encoder, systematic and non-systematic encoders
    • Propertiesof Hamming distance and Hamming weight
    • Decodingspheres
    • Perfectcodes
    • Linearcodes
    • Decodingprinciples
      • Syndromedecoding
      • Maximuma posteriori probability (MAP) decoding and maximum likelihood (ML) decoding
      • Harddecision and soft decision decoding
      • Log-likelihoodratios (LLRs), boxplus operation
      • MAPand ML decoding using log-likelihood ratios
      • Soft-insoft-out decoders
    • Errorrate performance comparison of codes in terms of SNR per info bit vs. SNR percode bit
    • Linearblock codes
      • Generatormatrix and parity check matrix, properties of generator matrix and parity checkmatrix
      • Dualcodes
    • Lowdensity parity check (LDPC) codes
      • Sparseparity check matrix
      • Tannergraphs, cycles and girth
      • Degreedistributions
      • Coderate and degree distribution
      • Regularand irregular LDPC codes
      • Messagepassing decoding
        • Messagepassing decoding in binary erasure channels (BEC)
        • Systematicencoding using erasure message passing decoding
        • Messagepassing decoding in binary symmetric channels (BSC)
          • Extrinsicinformation
          • Bit-flippingdecoding
          • Effectsof short cycles in the Tanner graph
          • Alternativebit-flipping decoding
          • Softdecision message passing decoding: Sum product decoding
        • Biterror rate performance of LDPC codes
      • Repeataccumulate codes and variants of repeat accumulate codes
      • Messagepassing decoding and turbo decoding of repeat accumulate codes
    • Convolutionalcodes
      • Encodingusing shift registers
      • Trellisrepresentation
      • Harddecision and soft decision Viterbi decoding
      • Biterror rate performance of convolutional codes
      • Asymptoticcoding gain
      • Viterbidecoding complexity
      • Freedistance and optimum convolutional codes
      • Generatorpolynomial description and octal description
      • Catastrophicconvolutional codes
      • Non-systematicand recursive systematic convolutional (RSC) encoders
      • Ratecompatible punctured convolutional (RCPC) codes
      • Hybridautomatic repeat request (HARQ) with incremental redundancy
      • Unequalerror protection with punctured convolutional codes
      • Errorpatterns of convolutional codes
    • Concatenatedcodes
      • Serialconcatenated codes
      • Parallelconcatenated codes, Turbo codes
      • Iterativedecoding, turbo decoding
      • Biterror rate performance of turbo codes
      • Interleaverdesign for turbo codes
    • Codedmodulation
      • Principleof coded modulation
      • Achievablerates with PSK/QAM modulation
      • Trelliscoded modulation (TCM)
      • Setpartitioning
      • Ungerböckcodes
      • Multilevelcoding
      • Bit-interleavedcoded modulation
Performance accreditation:
605 - Information Theory and Coding<ul><li>605 - Information Theory and Coding: Klausur schriftlich</li></ul>
ECTS credit points:
4
Stud.IP informationen about this course:
Home institute: Institut für Nachrichtentechnik (E-8)
Registered participants in Stud.IP: 140
Postings: 7
Documents: 34

Supervised Theses

ongoing

2024

  • Beskronych, Sergej (2024). Entwicklung und Simulation einer Methode zur effizienten kurativen Netzengpassbehebung mittels Steuerbarer Verbrauchseinheiten nach EnWG §14a.

  • Gerstein, Manuel (2024). Analyse und Bewertung der Netzkapazität von Niederspannungsnetzen gegenüber hohen Durchdringungen an elektrischen Wärmepumpen und Elektroautos (extern).

  • Malpricht, Marlin (2024). Entwicklung und Simulation eines kurativen Engpassmanagements für zellulare Verteilnetze und Bewertung potentieller Vorteile bei Kooperation von Übertragungs- und Verteilnetzbetreibern.

  • Mülke, Luca (2024). Online-Optimierung von kurativem Netzengpassmanagement in sektorgekoppelten Nie-derspannungsnetzen unter Einbezug von kurzfristigen Netzzustandsprognosen.

completed

2024

  • Ahrens, Daniel (2024). Entwicklung und Bewertung von Sensitivitätsanalysen innerhalb zellularer Niederspannungsnetze für ein zukünftiges Engpassmanagement nach EnWG §14a.

2023

  • Buse, Alexander (2023). Entwicklung und Simulation eines kurativen Engpassmanagements für Niederspannungszellen innerhalb eines zellularen Energiesystems.

  • Merling, Stefan (2023). Analyse und Bewertung von Energieangeboten in zellular betriebenen Niederspannungsnetzen mit lokalem Markt.

  • Mülke, Luca (2023). Verbesserung von verteilten Kurzfrist-Netzzustandsprognosen mit maschinellem Lernen für kuratives Engpassmanagement in zukünftigen modernen sektorgekoppelten Niederspannungsnetzen.

2022

  • Fahrenkrug, Finn (2022). Entwicklung und Verifikation eines thermisch-elektrischen Leitungsmodells für das Engpassmanagement im elektrischen Verteilnetz.

  • Hoegel, N. (2022). Untersuchung und Bewertung von Netzzustandschätzung und -Prognosen unter Berücksichtigung von Fehlerszenarien bezüglich der Informations- und Kommunikationstechnik.

  • Hoegel, N. (2022). Entwicklung und Simulation eines verteilten Netzzustandsprognoseverfahrens für zellulare elektrische Energiesysteme. [pdf]

  • Rogoll, H. (2022). Entwicklung und Simulation von sozialen Beziehungen benachbarter Zellen zur Eigenverbrauchsoptimierung innerhalb eines zellularen Energiesystems mittels eines Multiagentensystem. [pdf]

  • Westphal, J. (2022). Implementierung und Bewertung einer Co-Simulation mit der Plattform Mosaik zur Kopp-lung von Modelica mit einem in Python implementierten Optimierungsalgorithmus.

2021

  • Luo, K. (2021). Entwicklung und Simulation eines Wechselrichtermodells für die Stabilitätsuntersuchung im winkelgeregelten Betrieb zukünftiger Stromnetze.

  • Schenk, C. (2021). Entwicklung und Optimierung der Beschaffungsstrategie für abzuregelnde Energie im Redispatch 2.0-Kontext basierend auf einer Vorhersagbarkeitsanalyse von Netzengpässen.

TU Hamburg
Institute of Electrical Power and Energy Technology (ieet) E-6
Prof. Dr.-Ing. Christian Becker
Harburger Schloßstraße 22a
21079 Hamburg
E-mail : ieet(at)tuhh.de
Phone : +49 40 42878 3213
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