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 HS36, Raum C3 0.006
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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
Energieeffizienz in eingebetteten Systemen (PBL)
Untertitel:
Diese Lehrveranstaltung ist Teil des Moduls: Energieeffizienz in eingebetteten Systemen
Semester:
WiSe 23/24
Veranstaltungstyp:
PBL -Projekt-/problembasierte Lehrveranstaltung (Lehre)
Veranstaltungsnummer:
lv2872_w23
DozentIn:
Ulf Kulau, Lucas Bublitz
Beschreibung:

In dieser Projektbasierten Übung werden die erlernten Aspekte zur Erreichung von energieffizienten eingebetten Systemen in praxisnahen Umgebungen in einem kleinen Projekt imlementiert und gefestigt. Dabei wird zunächst durch definietre Aufgaben ein Tool-Set für die Implementierung von Energieeffizienzmechanismen in gemeinsamen Übungen implementiert. Im zweitenTeil erfolgt eine Challenge-Based Übung, bei der ein möglichst effizientes System eigenständig implementiert werden soll. Zur Anwendung kommt ein System basierend auf einem AVR Mikro-Controller, welcher durch einen Solar-Energy Harvester autonom betrieben werden kann.

  1. Aufgabenphase: 6 "hands-on" Aufgaben um Erfahrungen zu ammeln und eine SW Bibliothek zu erstellen
  2. Projekphase: Implementierung eines Energieautonomen Systems mit dem Ziel größtmögliche Energieefizienz (Challenge)
Leistungsnachweis:
m1749-2022 - Energieeffizienz in eingebetteten Systemen<ul><li>p1731-2022 - Energieeffizienz in eingebetteten Systemen: mündlich</li></ul>
ECTS-Kreditpunkte:
2
Weitere Informationen aus Stud.IP zu dieser Veranstaltung
Heimatinstitut: Institut für Smart Sensors (E-EXK3)
In Stud.IP angemeldete Teilnehmer: 20
Anzahl der Dokumente im Stud.IP-Downloadbereich: 20

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.