Simon Stock

M.Sc.
Wissenschaftlicher Mitarbeiter

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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
link to course in Stud.IP Studip_icon
Microsystem Design (VL)
Subtitle:
This course is part of the module: Microsystem Design
Semester:
SoSe 24
Course type:
Lecture
Course number:
lv683_s24
Lecturer:
Dr. Timo Lipka, Dr. Daybith Venegas-Rojas
Description:

Finite difference methods

Approximation error

Finite element method

Order of convergence

Error estimation, mesh refinement

Makromodeling

Reduced order modeling

Black-box models

System identification

Multi-physics systems

System simulation

Levels of simulation, network simulation

Transient problems

Non-linear problems

Introduction to Comsol

Application to thermal, electric, electromagnetic, mechanical and fluidic problems

Performance accreditation:
606 - Microsystem Design<ul><li>606 - Microsystem Design: mündlich</li></ul><br>607 - Microsystem Design<ul><li>606 - Microsystem Design: mündlich</li><li>806 - Compulsory Course Work Microsystem Design - Written Essay: schriftliche Ausarbeitung</li></ul>
ECTS credit points:
3
Stud.IP informationen about this course:
Home institute: Institut für Mikrosystemtechnik (E-7)
Registered participants in Stud.IP: 26
Documents: 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.