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 HS22a, Raum 2.002
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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
BIM Stud-Runde
Semester:
unbegrenzt
Veranstaltungsart:
Erfahrungsaustausch
Veranstaltungstyp:
Gremium (Organisation)
DozentIn:
Michael Morlock, Dr. Gerd Huber, Dipl.-Ing. Kay Sellenschloh, Dipl.-Ing. Matthias Vollmer, Dipl.-Ing. Andrea Bluhm, M. Sc Yasaman Niki, Julius Böttcher, M. Sc, Katja Glismann, M. Sc, Peter Schlieker, M. Sc
Beschreibung:
Hallo Zusammen, damit Ihr erfahrt, welche aktuellen Fragestellungen von Euren Kommilitonen hier bei uns am Institut bearbeitet werden, Ihr Euch gegenseitig kennenlernt und untereinander Hinweise zu den bearbeiteten Themen geben könnt, findet ab sofort regelmäßig die BIM Stud-Runde statt. In kurzen Zwischenvorträgen sollt Ihr Euch gegenseitig den aktuellen Stand Eurer Arbeiten in maximal 5 min + anschließender ca. 5 minütiger Diskussion auf 3 bis maximal 8 Folien präsentieren und somit Euren Mitstudenten vermitteln, welches Problem Ihr in Eurer Arbeit bearbeitet, warum eine Lösung dieses Problems wichtig ist und welchen Lösungsansatz Ihr verfolgt. Dieser Vortrag ist eine sehr gute Vorbereitung auf Eure Abschlusspräsentation. Ihr könnt Euch Feedback zu aktuellen Fragestellungen und Problemen in Eurer Arbeit holen, welches sicherlich einen positiven Einfluss auf den Fortschritt und die Ergebnisse Eurer Arbeit haben wird. Je nach Stand Eurer Arbeit solltet Ihr Euren Kommilitonen dabei folgende Punkte vermitteln:  Eure Fragestellung  Warum ist diese Frage (klinisch) relevant bzw. wie ist die Arbeit motiviert?  Wie ist der Stand der Forschung zu dem Thema (Literatur)?  Wie ist das geplante Vorgehen? Welche Methodik wird verwendet bzw. soll entwickelt werden? Welche Erfahrungen habt ihr mit der Methode gemacht?  Ein kurzer Blick in aktuelle Ergebnisse  Aktuelle Probleme (z.B. unklare Ergebnisse) und anderer (fachlicher) Diskussionsbedarf Regelmäßige Zwischenvorträge und aktive Beteiligung an der Diskussion aller Vorträge sind verpflichtend für alle Projektarbeits-, Bachelorarbeit-, Masterarbeits- und Diplomarbeits-Studenten. Absagen müssen rechtzeitig (mindestens 2 Tage vorher) und ausschließlich nach Absprache mit Eurem Betreuer erfolgen. Unentschuldigtes Fernbleiben im Bearbeitungszeitraum Eurer Arbeit verwirkt das Recht auf einen Probevortrag der endgültigen Abschlusspräsentation sowie das Korrekturlesen Eurer Arbeit durch den betreuenden WiMi. Nehmt bitte in Eurem eigenen Interesse dieses Angebot wahr. Das Treffen findet regelmäßig an jedem 1. Mittwoch im Monat von 13:00-14:30 Uhr Uhr im Besprechungsraum (DE15, 3502) statt. Wir sind schon sehr gespannt auf Eure Präsentationen und freuen uns auf rege Diskussionen.
Weitere Informationen aus Stud.IP zu dieser Veranstaltung
Heimatinstitut: Institut für Biomechanik (M-3)
In Stud.IP angemeldete Teilnehmer: 17
Anzahl der Postings im Stud.IP-Forum: 2
Anzahl der Dokumente im Stud.IP-Downloadbereich: 99

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.