Simon Stock

M.Sc.
Wissenschaftlicher Mitarbeiter

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Simon Stock, M. Sc.
E-6 Elektrische Energietechnik
  • Elektrische Energietechnik
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21079 Hamburg
Gebäude HS22a, Raum 2.002
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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
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Studentische Abschlussarbeiten am Institut für Hochfrequenztechnik (IHF)
Subtitle:
Ausschreibung aktueller Bachelor-/Masterarbeiten und Forschungsprojekt-Arbeiten.
Semester:
unlimited
Course type:
Miscellaneous (Teaching)
Lecturer:
Prof. Dr. Alexander Kölpin, Dr. Fabian Lurz, Kevin Erkelenz, M. Sc, M. Sc Nadja Janinka Lamann, Anton Sieganschin, M. Sc Noah Sielck, Jan Waldhelm, M. Sc Nils Hoffmann, M. Sc Marvin Wenzel, Hui Lu, Marcus Heide, M. Sc Lukas Reinhold, Nils Christian Albrecht, Dominik Langer, M. Sc Nico Weiß, Bartosz Tegowski, Eva-Julia Böhler-Gödicke
Description:
Das Institut für Hochfrequenztechnik bietet aktuell die in diesem Kurs ausgeschriebenen Themen für Abschlussarbeiten (Bachelor-/Masterarbeiten) und Forschungsprojekt-Arbeiten an. Die Themen sind unter "Dateien" für eingeloggte Benutzer direkt nach Kursbeitritt zu sehen (direkter Eintrag ohne Zugangsbeschränkungen).
Area classification:
Studiendekanat Elektrotechnik, Informatik und Mathematik
Stud.IP informationen about this course:
Home institute: Institut für Hochfrequenztechnik (E-3)
Registered participants in Stud.IP: 202
Postings: 2
Documents: 4

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.