Christina Eckel

M.Sc.
Wissenschaftliche Mitarbeiterin

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Christina Eckel, M. Sc.
E-6 Elektrische Energietechnik
  • Elektrische Energietechnik
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nach Vereinbarung
Harburger Schloßstraße 22a,
21079 Hamburg
Gebäude HS22a, Raum 2.002
Tel: +49 40 42878 2377
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Forschungsprojekt

Stabilität und Netzregelung in Übertragungsnetzen mit leistungselektronisch gekoppelten Betriebsmitteln

Stabilität und Netzregelung in Übertragungsnetzen mit leistungselektronisch gekoppelten Betriebsmitteln

Technische Universität Hamburg (TUHH); Laufzeit: 2021 bis 2025

Publikationen

TUHH Open Research (TORE)

2024

2023

2022

Lehrveranstaltungen

Stud.IP
zur Veranstaltung in Stud.IP Studip_icon
Advanced Machine Learning (VL)
Untertitel:
Diese Lehrveranstaltung ist Teil des Moduls: Fortgeschrittenes maschinelles Lernen, Mathematik neuronaler Netzwerke
Semester:
WiSe 23/24
Veranstaltungstyp:
Vorlesung (Lehre)
Veranstaltungsnummer:
lv2322_w23
DozentIn:
Dr. Jens Zemke
Beschreibung:
  1. Grundlagen: Analogie, Aufbau neuronaler Netze, universelle Approximationseigenschaft, NP-Vollständigkeit
  2. Feedforward-Netze: Backpropagation, Varianten des stochastischen Gradientenverfahrens
  3. Deep Learning: Probleme und Lösungsstrategien
  4. Deep Belief Networks: Energie-basierte Modelle, Contrastive Divergence
  5. Faltungsnetze: Idee, Aufbau, FFT und Algorithmen von Winograd, Implementationsdetails
  6. Rekurrente Netze: Idee, dynamische Systeme, Training, LSTM
  7. Residuale Netze: Idee, Verbindung zu neuronalen ODEs
  8. Standardbibliotheken: Tensorflow, Keras, PyTorch
  9. Neue Trends
Leistungsnachweis:
650 - Mathematik neuronaler Netzwerke<ul><li>650 - Mathematik neuronaler Netzwerke: mündlich</li></ul><br>m1552-2022 - Fortgeschrittenes maschinelles Lernen<ul><li>p1480-2022 - Fortgeschrittenes maschinelles Lernen: mündlich</li></ul>
ECTS-Kreditpunkte:
3
Weitere Informationen aus Stud.IP zu dieser Veranstaltung
Heimatinstitut: Institut für Mathematik (E-10)
In Stud.IP angemeldete Teilnehmer: 273
Anzahl der Postings im Stud.IP-Forum: 5
Anzahl der Dokumente im Stud.IP-Downloadbereich: 31

Betreute Abschlussarbeiten

laufende

2024

  • Bahe, B. (2024). Nichtlineare Stabilitätsuntersuchungen in einem leistungselektronisch dominierten elektrischen Energiesystem.

beendete

2024

  • Boehm, E. (2024). Einfluss des Netzäquivalents auf die Stabilität eines Netzes mit netzbildenden und netzfolgenden Umrichtern.

  • Helmich, L. M. (2024). Entwicklung und Simulation eines Effektivwertmodells für STATCOM-Anlagen mit neuartigen Regelstrategien für Pendeldämpfungen in PowerFactory.

  • Rüter, C. (2024). Einfluss der Netzstärke auf die Kleinsignalstabilität netzbildender Umrichter mit virtueller Oszillator-Regelung.

  • Schultheiß, J. (2024). Impedanzbasierte Stabilitätsanalyse zur Bewertung der Stabilitätsgrenzen von DC- und AC-Netzen.

2023

  • Chouiter, B. (2023). Dynamic Phasor Modelling and Comparison to Classical EMT Models.

  • Helmich, L. M. (2023). Entwicklung und Simulation einer Regelstrategie für die Pendeldämpfung durch STATCOM-Geräte.

  • Kamma, J. (2023). Umrichtermodellierung zur Repräsentation von Interaktionen im Sinne der Converter-Driven Stability.

  • Mißfeldt, C. (2023). Einfluss von Zeitverzögerungen auf die Converter-Driven Stability.

  • Rosenau, Y. (2023). Einfluss netzbildender Umrichter-Regelungsstrukturen auf die "Converter-Driven Stability".

2022

  • Kumar, M. (2022). Modellierung und Vergleich des Frequenzverhaltens dezentraler Anlagen mit netzbildenden Eigenschaften oder beigestellter Schwungmasse.

  • Lim, I. (2022). Modelling and Integration of a Hydrogen Storage Power Plant in the 10-Machine New-England Power System.

  • Rieckborn, N. (2022). Modellierung des Umwandlungsprozesses eines Wasserstoffspeicherkraftwerks.