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
Wärme- und Stoffübertragung (VL)
Untertitel:
Diese Lehrveranstaltung ist Teil des Moduls: Wärme- und Stoffübertragung
Semester:
WiSe 23/24
Veranstaltungstyp:
Vorlesung (Lehre)
Veranstaltungsnummer:
lv101_w23
DozentIn:
Prof. Dr. Irina Smirnova, Philip Sidney Pein, M. Sc
Beschreibung:


  1. Wärmeübertragung
    1. Einführung, Eindimensionale Wärmeleitung
    2. Konvektiver Wärmeübergang, Wärmedurchgang
    3. Wärmeübertrager
    4. Mehrdimensionale Wärmeleitung
    5. Instationäre Wärmeleitung
    6. Wärmestrahlung
  2. Stoffübertragung
    1. Einseitige Diffusion, Äquimolare Gegenstromdiffusion
    2. Grenzschichttheorie, Instationäre Stoffübertragung
    3. Wärme- und Stoffübertragung Einzelpartikel/Festbett
    4. Kopplung Stoffübertragung mit chemischen Reaktionen

Für die Verbesserung derAnschaulichkeit in der Vorlesung wurden für die Studierenden Videos ausgesucht,die in die Vorlesungen eingebunden waren. Zur Gestaltung der Selbstlernzeit wurdensemesterbegleitenden Aufgaben entwickelt, mit denen die Studierenden sichwährend des Semesters vertieft auf den Lehrinhalt vorbereiten.

Leistungsnachweis:
321 - Wärme- und Stoffübertragung<ul><li>321 - Wärme- und Stoffübertragung: Klausur schriftlich</li></ul>
ECTS-Kreditpunkte:
2
Weitere Informationen aus Stud.IP zu dieser Veranstaltung
Heimatinstitut: Institut für Thermische Verfahrenstechnik (V-8)
In Stud.IP angemeldete Teilnehmer: 104
Anzahl der Postings im Stud.IP-Forum: 4
Anzahl der Dokumente im Stud.IP-Downloadbereich: 14

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.