Christoph Klie

M.Sc.
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Christoph Klie, M.Sc.
E-6 Elektrische Energietechnik
  • Elektrische Energietechnik
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Forschungsprojekt

SuSy
Sustainable DC-Systems - Gleichstrom-Energieversorgung auf Schiffen

SuSy

Sustainable DC-Systems - Gleichstrom-Energieversorgung auf Schiffen

Bundesministerium für Wirtschaft und Klimaschutz (BMWK); Laufzeit: 2021 bis 2024

Publikationen

TUHH Open Research (TORE)

2023

2022

Lehrveranstaltungen

Stud.IP
zur Veranstaltung in Stud.IP Studip_icon
Labor Technische Logistik und Automatisierung (SE)
Untertitel:
Diese Lehrveranstaltung ist Teil des Moduls: Labor Technische Logistik und Automatisierung, Technische Logistik Labor
Semester:
SoSe 24
Veranstaltungstyp:
Seminar (Lehre)
Veranstaltungsnummer:
lv1462_s24
DozentIn:
Mike Wesselhöft, Hendrik Wilhelm Rose, Philipp Maximilian Braun, Markus Knitt
Beschreibung:

Das Ziel des Labors Technische Logistikist die praktische Einführung der Studierenden in verschiedene technischeLösungen für logistische Problemstellungen. Dabei steht vor allem dasangeleitete Entwickeln eigener Lösungen im Labor im Vordergrund. Die Problemeund Lösungen kommen dabei aus folgenden logistischen Themenfeldern:

(1) Lagern

(2) Fördern

(3) Sortieren

(4) Kommissionieren

(5) Identifizieren

Die Studierenden erarbeiten in Kleingruppen für ausgewählte Probleme ausden oben genannten Themenfelder modellhafte Lösungen und implementieren dieseim Labormaßstab. Anschließend werden die Lösungen vor Publikum präsentiert undVor- und Nachteile diskutiert. Das aufgenommene Feedback wird anschließend indie Modelllösung aufgenommen.

Leistungsnachweis:
600 - Technische Logistik Labor<ul><li>600 - Technische Logistik Labor: schriftliche Ausarbeitung</li></ul><br>601 - Labor Technische Logistik und Automatisierung<ul><li>601 - Labor Technische Logistik und Automatisierung: schriftliche Ausarbeitung</li></ul>
ECTS-Kreditpunkte:
6
Weitere Informationen aus Stud.IP zu dieser Veranstaltung
Heimatinstitut: Institut für Technische Logistik (W-6)
In Stud.IP angemeldete Teilnehmer: 17

Betreute Abschlussarbeiten

laufende

2023

  • Erxleben, J. (2023). Entwicklung eines Algorithmus zur Identifikation und Klassifizierung relevanter Arbeitspunkte eines elektrischen Systems aus Momentanwert-Datensätzen.

beendete

2023

  • Engemann, T. (2023). Entwicklung einer Methodik zur automatischen Identifizierung, Klassifizierung und Modellierung betriebsrelevanter Arbeitspunkte eines elektrischen Netzes aus Echtzeitmesswerten.

  • Herzberg, M. (2023). Entwicklung eines echtzeitfähigen Photovoltaiksimulators auf Basis historischer Strahlungsdaten für einen Power Hardware-in-the-Loop Aufbau mit einem PV-Wechselrichter.

  • Heunda, J.E.W. (2023). Entwicklung, Optimierung und Vergleich von Methoden zur Erzeugung passiver Ersatzschaltbilder aus Messwerten einer Impedanzspektroskopie.

2022

  • Becker, H. C. (2022). Entwicklung, Implementierung und Verifizierung einer Schnittstellensynchronisation für die Kopplung von in Echtzeit simulierten Anlagen und Komponenten an einen PHiL Laboraufbau.

  • Hinzke, M. (2022). Untersuchung der Stabilität eines Power Hardware-in-the-Loop Teststandes unter der Verwendung eines Synchrongenerators als Schnittstelle zwischen Simulation und Hardware.

  • Landenfeld, Jakob (2022). Implementierung und Validierung einer Methode zur Stabilisierung von Power Hardware-in-the-Loop Simulationen mittels einer online-Impedanzmessung auf einem FPGA.

  • Landenfeld, Jakob (2022). Bestimmung der Stabilitätskriterien eines DC Power Hardware-in-the-Loop Aufbaus zur Untersuchung von Rippelstrom in Gleichstromsystemen.

  • Müller, E. (2022). Evaluation of different modelling approaches for battery aging to predict capacity fade for optimization of battery operation.

  • von Krosigk, J. (2022). Analyse und Bewertung einer Einsatzoptimierung für erneuerbare Energieanlagen in Kombination mit Batteriespeichersystemen im Multi-Use Betrieb.

2021

  • Erxleben, J. (2021). Untersuchung der Performance eines Pools aus Erneuerbaren Energien für die Erbringung von frequenzstützenden Maßnahmen.

  • von Krosigk, J. (2021). Untersuchung eines neuartigen Ansatzes zur kurz- und mittelfristigen Vorhersage der Netzfrequenz unter der Verwendung künstlicher neuronaler Netze.