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
Laborpraktikum: Labor-, Mess-, Steuer- und Regelungstechnik - Versuch 3
Untertitel:
Untersuchung des Einflusses visuellen Messens auf die Aufgabendurchführung
Semester:
SoSe 24
Veranstaltungstyp:
Praktikum (Lehre)
DozentIn:
MSR-Labor IFPT (Dr.-Ing. Martin Gomse), Zsolt Kallai, M. Sc., Jil Eltgen, M. Sc., Marvin Höhner
Beschreibung:
Inhalt Versuch 3: Ziel der Aufgabe ist es die Parallelkinematik zu befähigen Objekte zu finden, zu greifen und auf einer statischen Zielposition abzulegen. Hierzu ist der Endeffektor der Kinematik mit einem optischen Sensor (Kamera) ausgestattet, dessen Eigenschaften erarbeitet werden sollen. Es soll der Messbereich des Sensors identifiziert und darauf aufbauend eine Abfahrstrategie zum Finden der Objekte entwickelt sowie implementiert werden. Sind die Objekte gefunden, sollen sie mit einem Magnetgreifer gegriffen und zum Zielort transportiert werden.
Voraussetzungen:
Verständnis für alle im Versuchsskript behandelten Themen
Bereichseinordnung:
Studiendekanat Maschinenbau
Studienbereich Allgemeine Ingenieurwissenschaften (AIW)
Studienbereich Energie- und Umwelttechnik (EUT)
Sonstiges:
Die Laborreihe hat in diesem Semester 4 Versuche. Die weiteren Versuche finden Sie unter:

V1: https://e-learning.tuhh.de/studip/dispatch.php/course/details?sem_id=76d2571f8ee05c938da89fda4db25dc9&again=yes

V2: https://e-learning.tuhh.de/studip/dispatch.php/course/details?sem_id=92e2b7ab3d2d232328c459d22e0a5ea9&again=yes

V4: https://e-learning.tuhh.de/studip/dispatch.php/course/details?sem_id=c1f74921f4416b3192c7d8e513609bac&again=yes
Weitere Informationen aus Stud.IP zu dieser Veranstaltung
Heimatinstitut: Institut für Flugzeug-Produktionstechnik (M-23)
beteiligte Institute: Institut für Mechatronik im Maschinenbau (M-4)
In Stud.IP angemeldete Teilnehmer: 34

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.