Johannes Heise

M.Sc.
Wissenschaftlicher Mitarbeiter

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Johannes Heise, M.Sc.
E-6 Elektrische Energietechnik
  • Elektrische Energietechnik
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Harburger Schloßstraße 22a,
21079 Hamburg
Gebäude HS22a, Raum 2.003
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Forschungsprojekt

iNeP
Integrierte Netzplanung der Sektoren Strom, Gas und Wärme

iNeP

Integrierte Netzplanung der Sektoren Strom, Gas und Wärme

Bundesministerium für Wirtschaft und Klimaschutz (BMWK); Laufzeit: 2021 bis 2026

Publikationen

TUHH Open Research (TORE)

2023

2022

2021

Lehrveranstaltungen

Stud.IP
link to course in Stud.IP Studip_icon
Machine Learning in Electromagnetic Compatibility (EMC) Engineering (VL)
Subtitle:
This course is part of the module: Machine Learning in Electrical Engineering and Information Technology
Semester:
SoSe 24
Course type:
Lecture
Course number:
lv3006_s24
Lecturer:
Prof. Dr. sc. techn. Christian Schuster, Dr. Cheng Yang
Description:

Electromagnetic Compatibility (EMC) Engineering dealswith design, simulation, measurement, and certification of electronic andelectric components and systems in such a way that their operation is safe,reliable, and efficient in any possible application. Safety is herebyunderstood as safe with respect to parasitic effects of electromagnetic fieldson humans as well as on the operation of other components and systems nearby.Examples for components and systems range from the wiring in aircraft and shipsto high-speed interconnects in server systems and wirless interfaces for brainimplants. In this part of the course we will give an introduction to thephysical basics of EMC engineering and then show how methods of MachineLearning (ML) can be applied to expand todays physcis-based approaches in EMCEngineering.

Performance accreditation:
m1785-2022 - Machine Learning in Electrical Engineering and Information Technology<ul><li>p1778-2022 - Machine Learning in Electrical Engineering and Information Technology: mündlich</li></ul>
ECTS credit points:
1
Stud.IP informationen about this course:
Home institute: Institut für Theoretische Elektrotechnik (E-18)
Registered participants in Stud.IP: 2

Betreute Abschlussarbeiten

laufende

2024

  • Famulla, J (2024). Nutzenbasierte Bereitstellung von Flexibilität aus urbanen Gas- und Wärmenetzen für die integrierte Verteilnetzplanung.

  • Westphal, M (2024). Optimierte Planung eines gekoppelten Verteilnetzes unter der Berücksichtigung flexibler Komponenten.

beendete

2023

  • Hülfenhaus, V (2023). Modellierung und Planung eines urbanen sektorgekoppelten Verteilnetzes.

  • Körber, C (2023). Quantifizierung und Modellierung von Flexibilitätsoptionen im Mittelspannungsverteilnetz für eine optimierte Netzplanung.

  • Oboreh, J (2023). Einsatz von Gas-gefeuerten Blockheizkraftwerken zur Stabilisierung des Stromnetzes bei hoher Durchdringung von Wärmepumpen.

  • Velikov, S (2023). Entwicklung und Parametrisierung eines Wärmepumpen- und Speichermodells für die Netzberechnung und -planung.

  • Westphal, M (2023). Aggregation von Flexibilitäten im Niederspannungsnetz zur Netzplanung unter Berücksichtigung der Auslastung von Betriebsmitteln.

2022

  • Albrecht, J. P. (2022). Entwicklung einer netzdienlichen Regelungsstrategie für einen Elektrolyseur im Verteilnetz.

  • Barthelme, J. (2022). Technisch-ökonomische Systemmodellierung und -anlayse eines urbanen Quatiers hinsichtlich des Einsatz von Wasserstoff als primärer Energieträger.