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
Einführung Green Technologies (SE)
Untertitel:
Diese Lehrveranstaltung ist Teil des Moduls: Green Technologies I
Semester:
WiSe 23/24
Veranstaltungstyp:
Seminar (Lehre)
Veranstaltungsnummer:
lv2727_w23
DozentIn:
Prof. Dr.-Ing. Martin Kaltschmitt, Dr. Marvin Scherzinger
Beschreibung:
  • Vorbesprechung des Seminars
  • Interessante Vorträge von Verantwortlichen aus dem Bereich des Klima- und Umweltschutz am Standort Hamburg, Stichwort: Grüne Mobilität Hamburg
  • Ausgabe von Themen und Aufgabenstellungen aus dem Bereich des Seminarthemas (Grüne Mobilität Hamburg) an einzelne Studierende / Gruppen von Studierenden (je nach Anzahl der teilnehmenden Studierenden)
  • Vortrag der Aufgabenstellung / des zu bearbeiteten Themas mit PPT-Präsentation oder Posterpäsentation der Ergebnisse

Leistungsnachweis:
m1711-2021 - Green Technologies I<ul><li>p1657-2021 - Green Technologies I: Klausur schriftlich</li><li>vl382-2021 - Verpflichtende Studienleistung Präsentation Green Technologies: Referat</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: 100
Anzahl der Dokumente im Stud.IP-Downloadbereich: 14

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.