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
[Lecture & Practical Course] Mixed-Signal Circuit Design (Mixed-Signal Schaltungsentwurf)
Untertitel:
This course is part of the module: CMOS Nanoelectronics with Practice, Mixed-signal Circuit Design
Semester:
WiSe 23/24
Veranstaltungstyp:
Vorlesung (Lehre)
Veranstaltungsnummer:
lv764_w23
DozentIn:
Prof. Dr. Andreas Bahr, M. Sc Christian Adam, M. Sc Patrick Kleinschnittger, Kim Allinger
Beschreibung:
  • Differences between analog and digital filtering of electrical signals
  • Quantization error and its consideration in electrical circuits
  • Architectures of state-of-the-art digital-to-analog converters
  • Architectures of state-of-the-art analog-to-digital converters
  • Differentiation between Nyquist and oversampling converters
  • noise in ADCs and DACs 
Leistungsnachweis:
605 - CMOS Nanoelectronics with Practice<ul><li>605 - CMOS Nanoelectronics with Practice: Klausur schriftlich</li><li>805 - Practical Course CMOS Nanoelectronics: Subject theoretical and practical work</li></ul><br>m913 - Mixed-signal Circuit Design<ul><li>p378 - Mixed-signal Circuit Design: Klausur schriftlich</li><li>vl333-2021 - Practical Course CMOS Nanoelectronics: Subject theoretical and practical work</li></ul>
ECTS-Kreditpunkte:
3
Weitere Informationen aus Stud.IP zu dieser Veranstaltung
Heimatinstitut: Institut für Integrierte Schaltungen (E-9)
In Stud.IP angemeldete Teilnehmer: 57
Anzahl der Postings im Stud.IP-Forum: 4
Anzahl der Dokumente im Stud.IP-Downloadbereich: 10

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.