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
Strategisches Management (VL)
Untertitel:
Diese Lehrveranstaltung ist Teil des Moduls: Strategisches Management
Semester:
WiSe 23/24
Veranstaltungstyp:
Vorlesung (Lehre)
Veranstaltungsnummer:
lv158_w23
DozentIn:
Prof. Dr. Thomas Wrona, Pauline Reinecke, M. Sc, Manuel Cymbaly
Beschreibung:
  • Einführung - Begriffe und Gegenstandsbereiche des Strategischen Managements
  • Ziele, Unternehmensstrategien, Leitbilder und Managementsysteme als Gegenstand strategischer Unternehmensführung
  • Grundlegende theoretische Perspektiven des strategischen Managements
  • Die Analyse und Gestaltung ausgewählter Strategien 
  • Strategische (Planungs-) Prozesse
  • Problematisierung der Internationalisierung hinsichtlich strategischer Prozesse
  • Integrative Anwendung des Wissens anhand einer Reihe ausgewählter Fallstudien

Theoretische, konzeptionelle Teile widmen sich der Bearbeitung und Diskussion von theoretischen Fachbeiträgen aus der aktuellen Managementforschung, die anschließend in Fallstudien und Simulationen handlungspraktisch anzuwenden sind. 

Bei der Fallauswahl der zu bearbeitenden Fallstudien wird insbesondere auch darauf geachtet, dass diese die vielfältigen Besonderheiten des strategischen Managements im internationalen Kontext widerspiegeln. Studierenden wird bei der Bearbeitung ein großer Freiheitsgrad eingeräumt, welcher der Komplexität der Problemstellung gerecht wird und bei der Entwicklung eines entsprechenden Problembewusstseins hilfreich ist.

Auch neben den Fallstudien werden im Rahmen der Vorlesungen die Inhalte sowohl aus theoretischer als auch aus praktischer Sicht jeweils am Beispiel verschiedener Unternehmen vermittelt. Die Vorlesung „Strategisches Management“ wird um Gastvorträge von Vertretern namhafter internationaler Unternehmen und z.T. Unternehmensbesichtigungen ergänzt, sodass neben der theoretischen Fundierung auch ein Praxisbezug gewährleistet werden kann.

Anhand aktueller Fragestellungen des strategischen Managements wird exemplarisch die Anwendung zuvor gelernter Inhalte innerhalb des wissenschaftlichen Forschungsprozesses aufgezeigt. Dabei wird sich entsprechend der Ausrichtung des Studiengangs auf die Veränderung strategischer Prozesse durch technologischen Wandel, welcher beispielsweise durch die Digitalisierung oder die Anwendung von Big Data Analysis hervorgerufen wird, konzentriert.




Leistungsnachweis:
615 - Strategisches Management<ul><li>615 - Strategisches Management: Klausur schriftlich</li></ul><br>m559 - Strategisches Management<ul><li>p48 - Strategisches Management: Klausur schriftlich</li><li>vl264 - Freiwillige Studienleistung Strategisches Management - Fachtheoretisch-fachpraktische Studienleistung: Fachtheoretisch-fachpraktische Studienleistung</li></ul>
ECTS-Kreditpunkte:
6
Weitere Informationen aus Stud.IP zu dieser Veranstaltung
Heimatinstitut: Institut für Strategisches und Internationales Management (W-10)
In Stud.IP angemeldete Teilnehmer: 23
Anzahl der Dokumente im Stud.IP-Downloadbereich: 18

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.