Simon Stock

M.Sc.
Wissenschaftlicher Mitarbeiter

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Simon Stock, M. Sc.
E-6 Elektrische Energietechnik
  • Elektrische Energietechnik
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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
Fachdidaktik der Ingenieurwissenschaften in Forschung und Anwendung (SE) [MASTER]
Semester:
WiSe 23/24
Veranstaltungstyp:
Seminar (Lehre)
Veranstaltungsnummer:
lv1084_w23
DozentIn:
Prof. Christian Kautz, Ph.D.
Beschreibung:
Das Seminar soll Studierenden im Master-Bereich die Gelegenheit geben, grundlegende Vorgehensweisen, Untersuchungsmethoden und Ergebnisse der Fachdidaktik der MINT-Fächer (mit speziellem Fokus auf die Ingenieurwissenschaften) kennenzulernen. Im Unterschied zu den gemeinsam mit dem ZLL angebotenen Tutor*innen-Schulungen geht es hier weniger um das Erlernen bestimmter Unterrichtsmethoden, sondern mehr um die Fachdidaktik als Forschungsthema. Das Seminar dient auch der Vorbereitung für Studierende, die sich – etwa im Rahmen einer Masterarbeit oder einer späteren Promotion – in Richtung der Fachdidaktik der Ingenieurwissenschaften orientieren möchten. Im Rahmen des Seminar erarbeiten sich die Teilnehmenden in der Selbstlernzeit die Inhalte teilweise selbst, bevor diese dann in der Präsenzveranstaltung vertieft diskutiert werden. Grundlage für die Vergabe der Leistungspunkte sind einzelne kurze schriftliche und mündliche Beiträge zur Veranstaltung.
Sonstiges:
Erster Veranstaltungstermin ist in der zweiten Vorlesungswoche, also am Montag, den 23.10.2023, um 16 Uhr.
ECTS-Kreditpunkte:
2
Weitere Informationen aus Stud.IP zu dieser Veranstaltung
Heimatinstitut: NTA - Nicht-technisches Angebot (0-NTA)
In Stud.IP angemeldete Teilnehmer: 11

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.