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
Mikrobiologie (PBL)
Untertitel:
Diese Lehrveranstaltung ist Teil des Moduls: Biochemie und Mikrobiologie
Semester:
SoSe 24
Veranstaltungstyp:
PBL -Projekt-/problembasierte Lehrveranstaltung (Lehre)
Veranstaltungsnummer:
lv888_s24
DozentIn:
Prof. Dr. Johannes Gescher
Beschreibung:

1. Die prokaroytische Zelle

  • Evolution
  • Taxonomie und besondere Merkmale von Archaea, Bacteria und Viren
  • Struktur und Merkmale der Zelle
  • Wachstum

2. Stoffwechsel

  • Gärungen und anaerobe Atmung
  • Methanogenese und die anaerobe Atmungskette
  • Polymerabbau
  • Chemolithotrophie

3. Mikroorganismen und ihre Umwelt

  • Chemotaxis und Beweglichkeit
  • Kreislauf von Kohlenstoff, Stickstoff und Schwefel
  • Biofilme
  • Symbiontische Beziehungen
  • Extremophile
  • Biotechnologie

Die Studierenden erarbeiten sich in Kleingruppen im Laufedes Semesters Problemaufgaben zum Grundlagenwissen der Mikrobiologie/Biochemieoder wenden das Grundlagenwissen auf ein aktuelles Problem an. Dazu erstellendie Gruppen Protokolle nach wissenschaftlichen Standards. Begleitet werden siedabei durch ein veranstaltungsspezifisches Arbeitsbuch, in dem sich sowohltheoretische Hintergründe als auch Übungsaufgaben zu den verschiedenenBereichen für das Selbststudium finden.

Leistungsnachweis:
315 - Biochemie und Mikrobiologie<ul><li>315 - Biochemie und Mikrobiologie: Klausur schriftlich</li></ul>
ECTS-Kreditpunkte:
1
Weitere Informationen aus Stud.IP zu dieser Veranstaltung
Heimatinstitut: Institut für Technische Mikrobiologie (V-7)
In Stud.IP angemeldete Teilnehmer: 2

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.