Simon Stock

M.Sc.
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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
Regenerative Energien I (VL)
Untertitel:
Diese Lehrveranstaltung ist Teil des Moduls: Regenerative Energien
Semester:
SoSe 24
Veranstaltungstyp:
Vorlesung (Lehre)
Veranstaltungsnummer:
lv2740_s24
DozentIn:
Prof. Dr.-Ing. Martin Kaltschmitt
Beschreibung:

DiesesModul beinhaltet die Darstellung des erneuerbaren Energieangebots sowie eineDiskussion der jeweiligen Techniken zur Bereitstellung der gewünschten End-bzw. Nutzenergie. Konkret inkludiert dies die Möglichkeiten zur Sonnenenergienutzungzur Wärme- und Stromerzeugung (d. h. passive Sonnenenergienutzung,Solarkollektoren zur Niedertemperaturwärmebereitstellung, solarthermischeStromerzeugung, photovoltaische Stromerzeugung), die Nutzung Windenergie zurStromerzeugung (d. h. Onshore- und Offshore-Windkraftnutzung), die Wasserkraftnutzungzur Stromerzeugung (d. h. Lauf- und Speicherwasserkraft), die Nutzung der Meeresenergiezur Stromerzeugung (u. a. Gezeitenkraftwerke) und die Nutzung der Geothermie zurWärme- und Stromerzeugung (d. h. Nutzung der oberflächennahen Nutzung mittelsWärmepumpen, Nutzung der tiefen Geothermie zur Wärme- und/oder Stromerzeugung).

Leistungsnachweis:
m1715-2021 - Regenerative Energien<ul><li>p1660-2021 - Regenerative Energien: Klausur schriftlich</li></ul>
ECTS-Kreditpunkte:
2
Weitere Informationen aus Stud.IP zu dieser Veranstaltung
Heimatinstitut: Institut für Umwelttechnik u. Energiewirtschaft (V-9)
In Stud.IP angemeldete Teilnehmer: 139
Anzahl der Dokumente im Stud.IP-Downloadbereich: 9

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.