Simon Stock

M.Sc.
Wissenschaftlicher Mitarbeiter

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Simon Stock, M. Sc.
E-6 Elektrische Energietechnik
  • Elektrische Energietechnik
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Forschungsprojekte

Einsatz von KI in der Betriebsführung von Verteilnetzen

Einsatz von KI in der Betriebsführung von Verteilnetzen

Technische Universität Hamburg (TUHH); Laufzeit: 2020 bis 2024

VeN²uS
Vernetzte Netzschutzsysteme - Adaptiv und vernetzt

VeN²uS

Vernetzte Netzschutzsysteme - Adaptiv und vernetzt

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

Forschungsschwerpunkt

Optimaler Betrieb und Energiemanagement von elektrischen Verteilnetzen (Smart Grids) mithilfe von künstlicher Intelligenz

Publikationen

TUHH Open Research (TORE)

2023

2022

2021

Lehrveranstaltungen

Stud.IP
zur Veranstaltung in Stud.IP Studip_icon
Biochemie (PBL)
Untertitel:
Diese Lehrveranstaltung ist Teil des Moduls: Biochemie und Mikrobiologie
Semester:
SoSe 24
Veranstaltungstyp:
PBL -Projekt-/problembasierte Lehrveranstaltung (Lehre)
Veranstaltungsnummer:
lv728_s24
DozentIn:
Dr. Paul Bubenheim
Beschreibung:

1. Die molekulare Logik des Lebens,

2. Biomoleküle: Aminosäuren, Peptide, Proteine; Kohlenhydrate; Fette

3. Protein Funktionen, Enzyme: Michaelis-Menten Kinetik; Enzymregulation; Enzym Nomenklatur
4. Cofaktoren, Cosubstrate, Vitamine
5. Stoffwechsel: Grundprinzipien; Photosynthese; Glykolyse; Zitratzyklus; Atmung; Gärungen;  Fettstoffwechsel; Aminosäurestoffwechsel

Die Studierenden erarbeiten sich in Kleingruppen im Laufedes Semesters Problemaufgaben zum Grundlagenwissen der 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 Biokatalyse (V-6)
In Stud.IP angemeldete Teilnehmer: 6

Betreute Abschlussarbeiten

laufende
beendete

2021

  • Hund, P. (2021). Modellierung eines elektrischen Netzes zur Demonstration des Einflusses von virtueller Trägheit durch umrichterbasierte Energieanlagen.

  • Hund, P. (2021). Koordinierte Bereitstellung von virtueller Trägheit durch erneuerbare umrichterbasierte Energieanlagen in Verteilnetzen mithilfe von künstlicher Intelligenz.

  • Möller, P. (2021). Erfassung der Knotenspannung in Niederspannungsnetzen auf Basis von dezentralen Messeinrichtungen mithilfe von Machine learning.

  • Plant, R. (2021). Estimation of Power System Inertia in an Inverter-Dominated Distribution Grid Using Machine Learning.

2020

  • Dressel, M. (2020). Modellierung der Zustandsschätzung eines elektrischen Netzes mit Hilfe von Graph neuronalen Netzen.

  • Schmidt, M. (2020). Vorhersage von zuverlässig bereitstellbarer Regelleistung aus Erneuerbaren Energien mithilfe von neuronalen Netzen.