Simon Stock

M.Sc.
Wissenschaftlicher Mitarbeiter

Kontakt

Simon Stock, M. Sc.
E-6 Elektrische Energietechnik
  • Elektrische Energietechnik
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Jederzeit
Harburger Schloßstraße 36,
21079 Hamburg
Gebäude HS36, Raum C3 0.006
Tel: +49 40 42878 2378
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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
Wissenschaftliches Arbeiten (SE) [BACHELOR]
Untertitel:
Diese Lehrveranstaltung ist Teil des Moduls: Nichttechnische Angebote im Bachelor
Semester:
WiSe 23/24
Veranstaltungstyp:
Seminar (Lehre)
Veranstaltungsnummer:
lv1004_w23
DozentIn:
Dr. phil. Dipl.-Ing. Detlev Bieler, Florian Hagen
Beschreibung:

DieLehrveranstaltung bietet eine Hinführung zu den vielfältigen Aspektenwissenschaftlichen Arbeitens: Themenfindung, Fachinformation,Wissensorganisation, Schreiben, Präsentieren, Publizieren. Anregungen zumNachdenken über eigene Lern-, Informations- und Schreibprozesse - ergänzt durchpraktische Empfehlungen und Tipps - erleichtern den Einstieg in die Erstellungvon Bachelor- und Masterarbeiten, Arbeiten, die durchaus auch Erfüllung bringenund Spaß machen können.

Themen desSeminars sind insbesondere

  • Wissenschaft, Lernen und Arbeiten: Einführung, Organisatorisches, Kennzeichen von Wissenschaft:
    Wie entsteht wissenschaftliches Wissen?
    Arbeitsplanung, Themenfindung, Zeitmanagement, Besonderheiten wissenschaftlichen Arbeitens von Ingenieuren
  • Fachinformation finden: Volltexte und Bibliotheks-Ressourcen, Fach-Datenbanken
    https://www.tub.tuhh.de/fachinformation/informieren-tipps-zum-ueberleben/
  • Fachliteratur verwalten: https://www.tub.tuhh.de/publizieren/literaturverwaltung/
    Wissensorganisation und Erstellung von Publikationen mit Citavi
  • Richtig zitieren und Plagiate vermeiden
  • Präsentationen vorbereiten und durchführen
  • Wissenschaftliches Schreiben: Formale und praktische Anforderungen an wissenschaftliche Schreibprozesse im Ingenieurbereich, Warum schreiben? Kriterien für gutes wissenschaftliches Schreiben, Themen finden, Material sammeln, Strukturierungsmethoden, inhaltliche Planung, Lesen
    und Exzerpieren, Textüberarbeitung
  • Persönliche Auseinandersetzung mit dem wissenschaftlichen Schreiben: Zuversicht und vielleicht sogar Freude am Schreiben bekommen! Entdecken, was Sie persönlich als Schreiber/in ausmacht, und Methoden vorstellen und ausprobieren, die hilfreich sind, um ins Schreiben zu kommen (Free-Writing) und die eigenen Gedanken zu strukturieren (Mind-Mapping).
Leistungsnachweis:
lv1004 - Wissenschaftliches Arbeiten (Seminar)<ul><li>656 - Wissenschaftliches Arbeiten: schriftliche Ausarbeitung</li></ul>
ECTS-Kreditpunkte:
2
Weitere Informationen aus Stud.IP zu dieser Veranstaltung
Heimatinstitut: NTA - Nicht-technisches Angebot (0-NTA)
beteiligte Institute: ZB Bibliothek (TUB)
In Stud.IP angemeldete Teilnehmer: 27
Anzahl der Dokumente im Stud.IP-Downloadbereich: 78

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.