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IEET > Personal > Wissenschaftliche Mitarbeitende > Simon Stock, M.Sc.

Simon Stock

M.Sc.
Wissenschaftlicher Mitarbeiter

Kontakt

Simon Stock, M. Sc.
E-6 Elektrische Energietechnik
  • Elektrische Energietechnik
Sprechzeiten
Jederzeit
Harburger Schloßstraße 36,
21079 Hamburg
Gebäude HS36, Raum C3 0.006
Tel: +49 40 42878 2378
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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

zur Projektseite
VeN²uS
Vernetzte Netzschutzsysteme - Adaptiv und vernetzt

VeN²uS

Vernetzte Netzschutzsysteme - Adaptiv und vernetzt

Bundesministerium für Wirtschaft und Klimaschutz (BMWK); Laufzeit: 2021 bis 2024

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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
Sustainable Water Management (PBL)
Untertitel:
This course is part of the module: Sustainable Water Management and Microbiology of Water Supply, Sustainable Water Management and Microbiology of Water Systems
Semester:
WiSe 23/24
Veranstaltungstyp:
PBL -Projekt-/problembasierte Lehrveranstaltung (Lehre)
Veranstaltungsnummer:
lv406_w23
DozentIn:
Prof. Dr. Mathias Ernst, Dr. Muhammad Usman, Ute Schuppert, Petra Weiss, Muhammad Ismahil, Natalie Lüdemann
Beschreibung:

The course provides knowledge on the sustainable treatment and management of the resource water. Used water is an alternative resource and can be recycled in any field of the urban water cycle after adequate treatment. The resulting water quality is the decisive issue. In the course the central quality parameters of drinking- as well as wastewater assessment will be presented and discussed. Moreover the legal frame for water reuse in the EU and examples from all over the world will be communicated. The students receive the task to develop a conceptual design study of an indirect potable reuse facility in given boundary conditions. To fulfill this task, the students will work in small groups representing a consulting firm. Later in the course the firms will present their concepts. In preparation to the team presentation further knowledge on alternative water resources and sustainable management will be provided. International case studies will be presented and discussed. Next to the communication of technical details, planning tools for the implementation of alternative water management will be given also Option for an effective public perception program of later water users. 
Leistungsnachweis:
620 - Sustainable Water Management and Microbiology of Water Supply<ul><li>620 - Sustainable Water Management and Microbiology of Water Supply: Klausur schriftlich</li></ul><br>621 - Sustainable Water Management and Microbiology of Water Supply<ul><li>620 - Sustainable Water Management and Microbiology of Water Supply: Klausur schriftlich</li><li>820 - Sustainable Water Management and Microbiology of Water Supply - Presentation: Presentation</li></ul><br>m1311-2020 - Sustainable Water Management and Microbiology of Water Systems<ul><li>820 - Sustainable Water Management and Microbiology of Water Supply - Presentation: Presentation</li><li>p1148 - Sustainable Water Management and Microbiology of Water Systems: Klausur schriftlich</li></ul>
ECTS-Kreditpunkte:
3
Weitere Informationen aus Stud.IP zu dieser Veranstaltung
Heimatinstitut: Institut für Wasserressourcen und Wasserversorgung (B-11)
In Stud.IP angemeldete Teilnehmer: 96
Anzahl der Dokumente im Stud.IP-Downloadbereich: 44

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.

TU Hamburg
Institut für Elektrische Energietechnik (ieet) E-6
Prof. Dr.-Ing. Christian Becker
Harburger Schloßstraße 36
21079 Hamburg
E-Mail : ieet(at)tuhh.de
Tel : +49 40 42878 3213
Fax : +49 40 42878 2382
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