Christoph Klie

M.Sc.
Wissenschaftlicher Mitarbeiter

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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
Teamprojekt MB (PBL)
Untertitel:
Diese Lehrveranstaltung ist Teil des Moduls: Teamprojekt MB
Semester:
WiSe 23/24
Veranstaltungstyp:
PBL -Projekt-/problembasierte Lehrveranstaltung (Lehre)
Veranstaltungsnummer:
lv1236_w23
DozentIn:
Prof. Dr. Bodo Fiedler, Julian Karsten, M. Sc, Christiane Roller, M. Sc
Beschreibung:
Eintragung und Organisation exklusiv auf StudIP. Anmeldung muss bis zum ersten Vorlesungstagdes Semesters durch die Studierenden selbstständig erfolgen. Eintragungen in Parallelgruppen. Termine in TUNE werden nicht berücksichtigt. Anfragen per Mail an teamprojekt@tuhh.de. Das Teamprojekt Maschinenbau ist eine semesterbegleitende Pflichtveranstaltung im 1. Semester des Bachelorstudiengangs Maschinenbau. Die Aufgabe im Rahmen des PBL umfasst den Entwurf, die Softwareansteuerung und die Fertigung eines ferngesteuerten Fahrzeugs (RC-Modell). Ablauf in Meilensteinen: M0: Info / Projektvorstellungzum Semesterstart M1: Gruppenorganisation:Terminfindung wöchentlicher Pflicht-Treffen und Aufgabenverteilung M2: Theoretische Grundlagen / Fachvorträge M3: Konzeptentwicklung M4: Konstruktion und Fertigung des RC-Modells M5: Finale Dokumentationund Präsentation
Leistungsnachweis:
Teamprojekt MB: schriftliche Ausarbeitung
ECTS-Kreditpunkte:
6
Weitere Informationen aus Stud.IP zu dieser Veranstaltung
Heimatinstitut: Institut für Kunststoffe u. Verbundwerkstoffe (M-11)
In Stud.IP angemeldete Teilnehmer: 144
Anzahl der Postings im Stud.IP-Forum: 55
Anzahl der Dokumente im Stud.IP-Downloadbereich: 475

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.